<jupyter_start><jupyter_text>DWD_historical_weather: Beispiel-Notebook  Bundesland als globalen Parameter festlegen<jupyter_code>BUNDESLAND = 'Berlin'
from DWD_hist_weather import tagestemp_land, tageswerte_land

import pandas as pd
import pickle

import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates
import seaborn as sns<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Das eigentliche Einlesen der Daten: Wenn vorhanden aus pickle, sonst **tageswerte_land** aus dem Modul aufrufen und die Daten vom DWD ziehen<jupyter_code>pickle_dateiname = f'{BUNDESLAND}.pickle'
try:
    tageswerte = pickle.load(open(pickle_dateiname, 'rb'))
    print(f'Wetterdaten für {BUNDESLAND} aus pickle eingelesen.')
except (OSError, IOError):
    tageswerte = tageswerte_land(BUNDESLAND)
    pickle.dump(tageswerte, open(pickle_dateiname, 'wb'))
    print(f'\nWetterdaten für {BUNDESLAND} in pickle geschrieben.')<jupyter_output>Wetterdaten für Berlin in pickle geschrieben.<jupyter_text>DataFrame ausgeben<jupyter_code>display(tageswerte)<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Heatmap der täglichen Durchschnittstemperaturen<jupyter_code>ana = tageswerte.pivot(index='Jahr', columns='Tag_des_Jahres', values='TempMean')

f, ax = plt.subplots(figsize=(20, 10))
sns.heatmap(ana, vmin=-10, vmax=23, cmap="RdBu_r")
ax.axes.set_title("Tagesmitteltemperaturen", y=1.01)
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.MonthLocator())
ax.xaxis.set_minor_locator(mdates.DayLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.DateFormatter('%b'))<jupyter_output><empty_output><jupyter_text>Jährliche Durchschnittstemperaturen plus 5-Jahres-Mittel<jupyter_code>ana = tageswerte.pivot(index='Jahr', columns='Tag_des_Jahres', values='TempMean')

ana['Jahresmittel'] = ana.mean(axis=1)
ana['Jahresmittel5'] = ana['Jahresmittel'].rolling(5).mean()

plt.subplots(figsize=(20, 10))
sns.lineplot(data=ana, x='Jahr', y='Jahresmittel')
sns.lineplot(data=ana, x='Jahr', y='Jahresmittel5', color='red')<jupyter_output><empty_output>
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