データ分析を行うには、まず始めに有益なデータを取得し、そのデータを分析しやすくしたり、第三者に説明したりするために、グラフにして視覚化することが必要となります。
ここでは、プログラミング未経験者でも比較的簡単にデータの取得から視覚化を行うことができるPythonを使って、気象データを取得して取得したデータをグラフにする実例を示します。

気象データを使ったデータ分析は、商品の売上予測、再生エネルギーの電力予測、農作物の収穫高予測などで様々な分野で行われています。

Pythonを使うには

Anacondaを使うとPython本体だけでなくデータ分析に必要なライブラリーもインストールできます。Anacondaのダウンロード方法は、機械学習を用いた画像分類の記事内で説明しています。をご覧ください。Anaconda公式ページはこちらです。

気象データの取得

ここでは、Pythonライブラリのrequestsを使って簡単に気象データを入手できるPlanet OSを紹介します。
Planet OS

Planet OSは世界各地の気象データが集積されており、RESTful APIが提供されています。
Planet OSからデータを取得するには、アカウントの設定が必要です。名前とE-mailアドレスを入力するだけでアカウントの設定ができます。
アカウントを設定すると、データの取得に必要なAPIキーが割り当てられます。以下の制限において無料でデータを入手できます。

• 1日に100回までのAPIコール
• 1ヶ月に5GBまでのデータ転送

Pythonで以下のコードを実行すると、東京付近の気温の予測データを取得できます。

import requests
# “noaa_gfs_global_sflux_0.12d”は気象データのID
url = "http://api.planetos.com/v1/datasets/noaa_gfs_global_sflux_0.12d/point"
querystring = {
"lat":"35.70", # 緯度
"lon":"139.80" # 経度,
"var":"Temperature_surface", # 温度
"count":"500", # データ取得数
"apikey":"xxxx" # xxxxはアカウント設定で取得したAPIキー
}
response = requests.request( “GET”, url, params=querystring )

以下のJSON形式のデータが取得できます。

{
"stats": {
"offset": 0,
"count": 500,
"timeMin": "2017-12-23T12:00:00",
"timeMax": "2018-01-08T12:00:00"
},
"entries": [{
"context": "reftime_time_lat_lon",
"classifiers": {
"reference_time": "2017-12-23T12:00:00.000Z"
},
"axes": {
"reftime": "2017-12-23T12:00:00",
"time": "2017-12-23T12:00:00",
"latitude": 35.67197799682617,
"longitude": 139.8046875
},
"data": {
"Temperature_surface": 282.5
}
}, {
・・・

データの視覚化

上記で取得した気象データをPythonのpandasライブラリのプロット機能を使ってグラフにします。
最初にデータをpandasで扱えるようDataFrame形式に変換します。

１. JSON形式のデータをPythonで扱いやすくするために辞書型に変換します。

Import json
data = json.loads( response.text )

2. 階層化されているJSON形式のデータを正規化（階層化されていない状態に）します。

from pandas.io.json import json_normalize
entry_data = json_normalize( data['entries'] )

正規化を行うと以下のように階層化されていない平坦なデータとなり、pandasのDataFrameに変換できます。

３. pandasのDataFrame形式に変換します。

import pandas as pd
df = pd.DataFrame( entry_data )

DataFrame形式にしたデータはpandasのプロット機能を使って簡単にグラフ化できます。
横軸を時間、縦軸を気温のグラフを作成します。

１. データ取得時の時間データをdatetime64形式に変換します。

df['axes.time'] = pd.to_datetime(df['axes.time'])

２. 気温データを絶対温度から摂氏に変換します。

i = 0
for temp in df['data.Temperature_surface']:
temp = temp - 273.15
df.loc[i, ['data.Temperature_surface']] = temp
i = i + 1

３. DataFrame形式のデータをグラフにプロットして画像ファイル「weather.png」に保存します。

df.plot( x='axes.time', y='data.Temperature_surface', figsize=(16,4) )
plt.savefig( “weather.png” )

【参考文献】
・Planet OS（https://planetos.com/）の「Product Guide」
・「PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション」Kyran Dale著