【Python】気象庁のサイトから気温のデータをダウンロードしてヒートマップ図を生成する

はじめに

気象庁は全国各地の温度や湿度、降水量などのデータを保存しており、ダウンロードをすることができます。今回東京の気温のデータをダウンロードして、ヒートマップ図を生成してみようと思います。

開発環境

Windows 10
Python 3.10.5

気象庁のサイトから気温のデータをダウンロードする

気象庁の下のリンクを開いて、CSVデータをダウンロードします。

https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/

今回は東京の時別値の気温データを選んでダウンロードしました。そして最初の文字の部分を削除して、以下のCSVファイルを対象としました。

data.csv ダウンロード

ヒートマップ図のためにCSVデータを並べ替える

いろいろなやり方があると思いますが、ここでは上のdata.csvのデータをヒートマップ図を生成するために並べ替えてみます。

import numpy as np
import pandas as pd
import csv
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
sns.set()


length = len(pd.read_csv('data.csv', header=None))
print ('length = ', length)

with open('data.csv', 'r', newline="") as f:
	reader = csv.reader(f)
	i = 0
	lst = []
	for row in reader:
		#lst = []
		datetime = row[0]
		sspace = datetime.split(' ')
		date = sspace[0] # 日付け
		print('date = ', date)
		temperature = row[1] # 気温
		print('temperature = ', temperature)
		if (i<24):
			lst.append(temperature)
			print ('lst = ', lst)
			if (i==23):
				df = pd.Series(lst, index=['0:00', '1:00', '2:00', '3:00', '4:00', '5:00', '6:00', '7:00', '8:00', '9:00', '10:00', '11:00', '12:00', '13:00', '14:00', '15:00', '16:00', '17:00', '18:00', '19:00', '20:00', '21:00', '22:00', '23:00'], name=date)
				print ('df = ', df)
				df.to_csv('f.csv')
				lst = []
				print ('lst = ', lst)
		else:
			lst.append(temperature)
			print ('lst = ', lst)
			if ((i+1)%24==0):
				df_followed = pd.Series(lst, index=['0:00', '1:00', '2:00', '3:00', '4:00', '5:00', '6:00', '7:00', '8:00', '9:00', '10:00', '11:00', '12:00', '13:00', '14:00', '15:00', '16:00', '17:00', '18:00', '19:00', '20:00', '21:00', '22:00', '23:00'], name=date)
				print ('df_followed = ', df_followed)
				df = pd.concat([df, df_followed], axis=1)
				print ('df = ', df)
				lst = []
				print ('lst = ', lst)
				if ((i+1)==length):
					df.to_csv('heatmapdata.csv')
		i += 1

最初にread_csvとlenを使用して、ファイルのデータ数を調べます。

次にpandasのSeriesデータ構造にし、インデックスとして0:00から23:00をアサインします。ヘッダーは年月日をアサインします。そしてconcatを使用して列を接続していきます。

heatmap.csvとして保存します。

heatmapdata.csv ダウンロード

ヒートマップ図を生成する

ヒートマップ図を生成する部分を下に示します。

df = pd.read_csv('heatmapdata.csv', index_col=0)
print('df = ', df)
columnlength = len(df.columns)
print ('columnlength =', columnlength)
maxvallist = []
minvallist = []
for j in range(1, columnlength, 1):
	maxval = df[df.keys()[j]].max()
	minval = df[df.keys()[j]].min()
	maxvallist.append(maxval)
	minvallist.append(minval)
maxvalue = max(maxvallist)
minvalue = min(minvallist)
print('maxvalue = ', maxvalue)
print('minvalue = ', minvalue)

fig, ax = plt.subplots(figsize=(32.0, 4.0))

sns.heatmap(df, vmin=minvalue, vmax=maxvalue, cmap='jet', ax=ax)
ax.set_title('気温のヒートマップ図', loc='left', fontsize=30,  fontname="Meiryo")
ax.set_xlabel('年月日', fontname="Meiryo")
ax.set_ylabel('時刻', fontname="Meiryo")
ax.invert_yaxis()

ax.grid(True)
fig.tight_layout()

fig.savefig('heatmap.png', dpi=300)

ヒートマップ図を生成するために、seabornライブラリを使用します。

気温の最大値と最小値を検索し、それぞれをseabornの最大値と最小値にアサインします。カラーパレットはかなりたくさん種類があり、ここではjetというカラーパレットを指定します。

ラベル名は日本語を使用しているため、set_title、set_xlabelとset_ylabelのそれぞれに、fontname="Meiryo"を指定しています。何も指定しないと文字化けをしてしまいます。

生成されたヒートマップ図を下に示します。