見出し画像

スギ花粉飛散量のデータ分析@データ読み取り編

YOHEI@マナビDX挑戦中🔥

こんにちは！Aidemyのデータ分析講座を受講してから2か月も経ちます！今日は修了課題の成果物作成について、ブログを書きました！
めちゃくちゃ苦戦したので、何回かにわけて書きますw
素人の苦戦を、とくとお楽しみくださいwww

データの場所

まず、スギ花粉の飛散量ってどんな影響に左右されるんだろう。。。
とりあえず、日付と気温のデータから始めるか…
ということで以下のサイトからデータを読み取りました。

平均気温

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

スギ花粉飛散量

ここから.csvデータでダウンロードができるのでひとまずここでダウンロードします。

データをGoogle coravoratory上にインポート

もうね、まず素人はここでつまづくわけですよw
Aidemyさんは、カウンセリングができますので、丁寧に方法を教えてくださいました。

まずは、Google Driveに保存する

自分でDrive上に先ほどの.csv上のファイルを置きます。
今回は平成17年のスギ花粉データを例に報告します。

その後、google colaboratoryで

左側にあるファイルを選択して、googleドライブをマウントします。
すると…

このようなコードが出てくるので実行します。

出てきました！
そして、以下のコードを書きます。
読み取りたいデータを右クリックしてパスコードをコピーしてください。
（パスコードは'/content/drive/MyDrive/ブログ用/h17_cedar_data.csv'です）


import pandas as pd

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/ブログ用/h17_cedar_data.csv')


display(df.head())

でもこれだけじゃ、エラーになっちゃうんです……
そうです。エンコーディングがUTF-8ではない場合はエラーが出ちゃうんです。（エンコーディングについては、調べれば出てきます）
そこで、


import pandas as pd
df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/ブログ用/h17_cedar_data.csv', encoding='shift_jis')
# データの先頭5行を表示df.head()

これでできました！

変な列とか追加されてますが、それは後で消しましょう。

エンコーディングがわからないときは？？

エンコーディングがわからないときは、以下を試してみてください。

#chardetライブラリをインストール
!pip install chardet

import chardet

with open('/content/drive/MyDrive/ブログ用/h17_cedar_data.csv', 'rb') as f:
    result = chardet.detect(f.read())

df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/ブログ用/h17_cedar_data.csv', encoding=result['encoding'])

わからないときは、これで読み取ることができます。
プログラミングってすごいです！！

年代別のcsvデータを一気にダウンロードしましょう

ここまでやってきて、頭の良い方は気が付いたと思います。
え？この作業を10年分以上やるの？？？しかも花粉量だけで？気温とかのデータもやるのに？？

そんな方はプログラマーに向いているのかもしれません。
楽しましょ！楽を！

パスコードに注目！

もう一度パスコードを見てみましょう！
/content/drive/MyDrive/ブログ用/h17_cedar_data.csv

h17は容易に、平成17年と予測できますよね！
なら、h18は平成18年, h30は平成30年と予測できます。
（ちなみに令和2年はr2なので、令和も同様です）

さぁ、そこでfor構文を使ってダウンロードしましょう。

import requests
from pathlib import Path

url_base = "https://www.fukushihoken.metro.tokyo.lg.jp/allergy/pollen/archive/csv"
file_suffix = "_cedar_archive.csv.zip"

for i in range(17, 28):
    url = f"{url_base}/h{i}{file_suffix}"
    response = requests.get(url)

    if response.status_code == 200:
        file_path = Path(f"h{i}{file_suffix}")
        with file_path.open("wb") as f:
            f.write(response.content)
            print(f"ダウンロード完了：{file_path}")
    else:
        print(f"エラー：{url} のダウンロードに失敗しました。HTTPステータスコード: {response.status_code}")


import zipfile
import pandas as pd

# 上記ダウンロードコードの続き

# 全てのzipファイルを解凍してCSVファイルを読み取る
for i in range(17, 28):
    zip_file_path = Path(f"h{i}{file_suffix}")
    if zip_file_path.exists():
        # zipファイルを解凍
        with zipfile.ZipFile(zip_file_path, 'r') as zip_ref:
            zip_ref.extractall()

        # 解凍されたCSVファイルを読み取る
        csv_file_path = Path(f"h{i}_cedar_data.csv")
        if csv_file_path.exists():
            df = pd.read_csv(csv_file_path, encoding='shift_jis')
            print(f"CSVファイル読み取り完了：{csv_file_path}")
            display(df.head())
        else:
            print(f"CSVファイルが見つかりません：{csv_file_path}")
    else:
        print(f"zipファイルが見つかりません：{zip_file_path}")

url_baseとfile_suffixの情報は、csvファイルダウンロードというところにマウスを置くと、左下に表示されます。

そうすると全てダウンロードし、解凍され、データフレームとして出力できます。

最後に

いかがでしたでしょうか。
データを読み取るだけでもかなり時間がかかりました……
ちなみにこれと同じように平均気温なども読み取っていきます……

しかし、まだ私は素人同然。このやり方よりも、もっと良い方法があるかもしれません。
プロの方、ツッコミ箇所がありましたら、どんどん指摘しちゃってください！！

これだけでは、わからない方
コメントいただければ、回答します！

最後までお読みいただきありがとうございました！
次はデータの前処理について説明します！





いいなと思ったら応援しよう！