Exercices Météo avec Pandas

# 1. Une colonne
print("1. Températures:")
print(meteo['temperature'])

# 2. Plusieurs colonnes
print("\n2. Jour et condition:")
print(meteo[['jour', 'condition']])

# 3. Première ligne
print("\n3. Première ligne:")
print(meteo.loc[0])

print(f"Température moyenne: {meteo['temperature'].mean():.1f}°C")
print(f"Température max: {meteo['temperature'].max()}°C")
print(f"Température min: {meteo['temperature'].min()}°C")
print(f"Écart-type: {meteo['temperature'].std():.2f}")

# 1. Jours ensoleillés
print("1. Jours ensoleillés:")
print(meteo[meteo['condition'] == 'Ensoleillé'])

# 2. Température > 18
print("\n2. Jours chauds (>18°C):")
print(meteo[meteo['temperature'] > 18])

# 3. Nuageux ET humidite > 60
print("\n3. Nuageux et humide:")
print(meteo[(meteo['condition'] == 'Nuageux') & (meteo['humidite'] > 60)])

# 1. Trier par température décroissant
print("1. Trié par température:")
print(meteo.sort_values('temperature', ascending=False))

# 2. Ajouter colonne Fahrenheit
meteo['temperature_f'] = meteo['temperature'] * 9/5 + 32
print("\n2. Avec Fahrenheit:")
print(meteo)

import requests

lat = 45.65  # Angoulême
lon = 0.15

url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={lat}&longitude={lon}&current=temperature_2m,relative_humidity_2m"

reponse = requests.get(url)
donnees = reponse.json()

temp = donnees['current']['temperature_2m']
humidite = donnees['current']['relative_humidity_2m']

print(f"Température à Angoulême: {temp}°C")
print(f"Humidité à Angoulême: {humidite}%")

import requests
import pandas as pd

lat = 45.65
lon = 0.15

url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={lat}&longitude={lon}&current=temperature_2m,relative_humidity_2m,wind_speed_10m"

reponse = requests.get(url)
donnees = reponse.json()
actuel = donnees['current']

data = {
    'ville': ['Angoulême'],
    'temperature': [actuel['temperature_2m']],
    'humidite': [actuel['relative_humidity_2m']],
    'vent': [actuel['wind_speed_10m']]
}

meteo = pd.DataFrame(data)
print(meteo)

import requests
import pandas as pd

class AnalyseurMeteo:
    def __init__(self, ville, lat, lon):
        self.ville = ville
        self.lat = lat
        self.lon = lon
        self.data = None

    def recuperer(self):
        url = f"https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude={self.lat}&longitude={self.lon}&current=temperature_2m,relative_humidity_2m,wind_speed_10m"
        reponse = requests.get(url)
        actuel = reponse.json()['current']

        self.data = pd.DataFrame({
            'ville': [self.ville],
            'temperature': [actuel['temperature_2m']],
            'humidite': [actuel['relative_humidity_2m']],
            'vent': [actuel['wind_speed_10m']]
        })

    def afficher(self):
        if self.data is None:
            self.recuperer()
        print(f"\n{'='*50}")
        print(f"   Météo à {self.ville}")
        print(f"{'='*50}")
        print(self.data.to_string(index=False))
        print(f"{'='*50}")

    def statistiques(self):
        if self.data is None:
            self.recuperer()
        print("\n=== Analyse ===")
        print(f"Température: {self.data['temperature'][0]}°C")
        print(f"Humidité: {self.data['humidite'][0]}%")

# Utilisation
meteo = AnalyseurMeteo("Angoulême", 45.65, 0.15)
meteo.afficher()
meteo.statistiques()