【CSVデータのグラフ化にはPlotlyとPythonが便利】気象データの散布図を作成する例

本記事ではCSVデータからグラフ化するフリーソフトの一つであるPlotlyについてCSVのデータを微調整してグラフ化する簡単な例を紹介します。

まずはCSVの元データですが、今回は気象庁のWebサイトから気象データをダウンロードしてきます。

今回は東京都の平均気温と降水量を選択してCSVファイルを取得します。

次にJupyter Notebookで取得した「data.csv」をアップロードします。

画面右上の「Upload」ボタンを押してファイルを選択すればOKです。

「New」→「Python3」をクリックして新しいブックを開きます。

#入力データ 
in_file = "data.csv" 

#トリミング後のデータ 
out_file = "tokyo.csv" 

# CSVファイルを一行ずつ読み込み 
with open(in_file, "rt", encoding="Shift_JIS") as fr: lines = fr.readlines() 

# デフォルトのヘッダを削除して、新たなヘッダを作成 
lines = ["year,month,day,temperature,1,2,precipitation,3,4,5\n"] + lines[5:]
lines = map(lambda v: v.replace('/', ','), lines) 
result = "".join(lines).strip()

# 結果をファイルへ出力 
with open(out_file, "wt", encoding="utf-8") as fw: 
    fw.write(result)
print("saved.")

すると、tokyo.csvというデータがJupyter Notebook内に保存されます。

ヘッダを一度削除して新しく作成する理由はPlotlyで日本語が原因のエラーが出ることがあることと、余分なデータ・文字があるとそれもグラフに反映されてしまうからです。

それでは実際に上記プログラムで再作成したデータの中身を見てみましょう。

各データがCSVの形式で保存されています。

また、ラベルも記入した通りに書き換えられていることがわかります。

それでは本題のPlotlyを使って、年・月別の平均気温を散布図にプロットしてみます。

Plotly本文に以下コマンドを入力します。

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd 
df = pd.read_csv('tokyo.csv') 
fig = go.Figure(data=go.Scatter(x=(df['year'],df['month']), y=df['temperature'], mode='markers')) 
fig.show()

続いて、平均気温と降水量の散布図を２つ並べた例を紹介します。

以下のコードを入力して実行すると

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd
import numpy as np
from plotly.subplots import make_subplots

df = pd.read_csv('tokyo.csv')

fig = make_subplots(
    rows=1, cols=2,
    subplot_titles=("平均気温", "降水量"))

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=(df['year'],df['month']), y=df['temperature'], mode='markers'),
    row=1,col=1
)

fig.add_trace(
    go.Scatter(x=(df['year'],df['month']), y=df['precipitation'], mode='markers'),
    row=1,col=2
)

fig.show()