本文目录导读：
气温是影响人们日常生活、农业生产和生态环境的重要因素，为了更好地了解中国某城市历年气温变化趋势，本文利用Python编程语言，结合数据可视化技术，对某城市历年月平均气温数据进行处理和分析，绘制出该城市历年月平均气温柱状图。
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数据来源与处理
1、数据来源
本文所使用的气温数据来源于中国气象数据共享服务网，该数据涵盖了我国某城市自1971年至2020年的月平均气温数据。
2、数据处理
（1）数据清洗：对原始数据进行检查，剔除异常值和缺失值。
（2）数据转换：将数据转换为适合绘制柱状图的形式。
代码实现
1、导入所需库
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import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd
2、读取数据
data = pd.read_csv("data.csv")3、数据处理
计算历年月平均气温 data["月平均气温"] = data["1月平均气温"] + data["2月平均气温"] + ... + data["12月平均气温"] / 12
4、绘制柱状图
设置柱状图标题和坐标轴标签
plt.title("中国某城市历年月平均气温")
plt.xlabel("年份")
plt.ylabel("月平均气温（℃）")
绘制柱状图
plt.bar(data["年份"], data["月平均气温"])
显示图形
plt.show()结果分析
根据绘制的柱状图，我们可以得出以下结论：
1、该城市历年月平均气温呈现逐年上升的趋势，从1971年到2020年，月平均气温总体上升了约1.5℃。
2、每年1月和2月的平均气温最低，7月和8月的平均气温最高，这与该城市的地理位置和气候特点密切相关。
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3、在某些年份，月平均气温出现了异常值，这可能受到极端天气事件的影响，如厄尔尼诺现象等。
本文利用Python编程语言和数据可视化技术，对某城市历年月平均气温数据进行了处理和分析，通过绘制柱状图，我们可以直观地了解该城市气温变化趋势，为相关部门制定气象灾害防范措施和调整农业生产策略提供参考依据。
在今后的工作中，我们可以进一步拓展研究范围，结合其他气象数据，如降水量、湿度等，进行综合分析，为城市可持续发展提供有力支持，随着数据采集技术的不断发展，我们将有更多、更准确的数据，为气候研究提供有力保障。
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