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前言
在近7年上海天气数据抓取和分析（含代码）—爬虫部分 一文中我们介绍了如何使用R语言对天气网进行爬虫，抓取上海近7年的天气数据，相信大家按部就班的操作文章代码时，应该觉得用R语言爬虫很简单了吧。今天，我们接着抓取的天气数据，使用R语言中的ggplot2包对其进行探索性分析。
开始探索
一、数据处理
探索之前，我们再来看一下抓取下来的数据结构。
由于爬虫后获得的数据都是字符串，所以将weather数据集读入到R内，所有变量都成了因子型变量，为了下面的进一步分析，我们需要将数据集中的变量进行类型的转换。
除此之外，我们还需要将日期数据进行拆分，拆分为年、月和日，同时将年月日转化为因子，除此还根据每天的最高温和最低温，计算温差。
二、数据探索
上海近7年的最高或最低温度的趋势如何？
图形非常像我们以前学的y=sin(x)函数，非常具有规律性，反映了最高气温和最低气温存在周期波动性。既然气温在一年四季内存在明显的波动，那么温差会不会比较平稳呢？
上海近7年温差是如何波动的？
你会发现，每天的温差基本上还是比较平稳的，落在3~8度之间，当然也会存在一些气温异常的时候，温差能够达到10度以上。了解了整体近7年的温度趋势和温差波动情况，是不是可以纵向对比一下近3年各个月的温度情况。
近3年各月最低气温对比
对比发现，在近三年的5/6/8/9月份，最低气温趋势还是非常一致的，三条线几乎重合。而在7月份，2015年相对比较凉爽。再看其他月份，2016年的1月23号左右，气温骤降的特别厉害，还记得去年1月份上海的好多小区水管爆裂吗？而在2016年10月21日，气温居然降到了0度附近。。。。
同理，我们再贴上近3年最高气温趋势图和温差波动图的代码。
通过上面的图形对比，我们可以发现关于气温的一些规律，以及少数的异常天气。如果我想在一张图上，完全展示每一天的最高或最低气温，可以借助于热力图来完成。
热力图展示每天的最高气温分布
一眼就可以发现中间段的亮黄色是气温比较高的月份，即6/7/8月份，再往两边扩展，逐渐进入冷紫色，气温开始下降，基本上就是年初和年末的两个季度了。
前面分析的内容全都是基于温度相关的时间序列图形，从抓取下来的数据集中，还包含了关于天气的字段，如晴、多云、小雨这样的信息。接下来我们就来看看近一年中，每个月上海的天气分布状况，从而有助于了解各个月的天气特征。
从图中可知，9月份和10月，分别近半个月都在滴滴答答的下雨，正是处于梅雨季节。11月，12月及次年的1月雨水相对会少一些，更多的是多云和阴天天气。在整个近一年中，4月份的晴天天气是最多的，其次是2月份。
好啦，今天就介绍这么多，感兴趣的朋友可以跟着文章中的代码，练一练ggplot2的绘图功能。关于绘图，后期也会陆陆续续的出一些相关文章，期待大家的讨论与学习。
本文作者：天善智能社区 刘顺祥每天进步一点点2015
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