名古屋支社所属。新しい技術・怪しいデバイス・GISが好き。名古屋から影響力のある開発チームを作って発信していくのを目標としている 【IIJ 2021 TECHアドベントカレンダー 12/17（金）の記事です】 はじめに またまた名古屋からこんにちは。今年もアドベントカレンダーへエントリーしてみました。 やっと2021年も本気出していこうと思っていたところ、もう終わりなんですね。残念、来年から本気出します。 まあ終わり良ければ総て良しと言うことで、最後はこれで締めたいと思います。最後までよろしくお願いします。 テーマを決める とりあえず勢いでエントリーしてみたものの、何をテーマにしようかなーと考えていたところ、コロナ感染者マップが目に入ってきました。 “地図楽しそうだなー。地図かぁ・・・そうだ！！オープンデータを可視化しよう！” うん、ビビッと来たわけです。 でもコロナ関係は巷にあふれている
地図上にバーグラフを表示するWebアプリ 完成物 上のように、大阪のアメダスがある各ポイントにバーグラフを表示させています。 バーグラフは2020年9月~2022年9月の間に50mmの降水量を超えた日数を表しています。 山間部で50mmを超える降水量の日が多かったことがわかりますね。 アプリの作成方法 ソースコード 以下のように、実装します。 以下のコードをmap_plot.py という名前で Desktop/labcode/python/web-data-analysis/map ディレクトリに保存します。 import numpy as np import pandas as pd import pydeck as pdk import streamlit as st # SETTING PAGE CONFIG TO WIDE MODE AND ADDING A TITLE AND F
データ整形の目的 描画したいバーグラフ Streamlitというpythonのライブラリを用いて、地図上にバーグラフを表示させたいと考えています。バーは何かしらの回数・個数（カウント）を表しています。上図はニューヨークにおけるUberEatsの利用回数を表したものです。 今回は、2020年9月~2022年9月の間において、1日の積算降水量が50mmを超えた日数がどれくらいあるかを地図上にバーグラフで描画したいと思います。 降水量の観測範囲は大阪府に絞りたいと思います。 地図上にバーグラフを表示させるためには、前段階でデータ整形を行う必要があり、次のようなデータファイルの作成が必要になります。 データ整形後のデータファイルと整形前のデータファイル（生データ） 整形後のデータファイル 以下のようなコンマ（,）で分けられたCSV（Comma Separated Values）データが必要になりま
気象庁のアメダスのデータ
気象庁のアメダス（AMeDAS: Automated Meteorological Data Acquisition System 自動気象データ収集システム）のデータはWeb APIで提供されています。 入口はいくつかありますが、例えば地図を拡大して自分の知りたい場所を探してクリックすると、一覧表（1時間ごと・10分ごと）やグラフを見ることができます。 例えば私の住んでいる三重県津市をクリックすると、https://www.jma.go.jp/bosai/amedas/#area_type=offices&area_code=240000&amdno=53133&format=table1h&elems=53414 というページが現れます。この URL に含まれる amdno=53133 により、津市のアメダスの番号が 53133 であることがわかります。 今日の早朝は大雨でしたので、そ
気象庁|過去の気象データ・ダウンロード
推奨ブラウザ : Microsoft Edge(最新版), Mozilla Firefox(最新版), Google Chrome(最新版) ご利用にあたっての注意事項 一回にリクエストできるデータ量には上限があります（コンテンツ右上棒グラフ参照）。 アクセス集中時や一回のデータ量が多い場合、繋がらないことやデータ取得に時間がかかることがあります。繋がらない場合は時間をおいて再度お試しください。 アクセス集中の原因となりますので、自動化ツール等による過度のアクセスはお控えいただくようお願いいたします。 新着情報 気象官署の移転及び風向風速計の移設に伴い、平年値の一部を更新しました。詳細は「2020年平年値の更新について」（PDF形式:381KB）をご覧ください。（2023.5.17） 更新履歴 データ修正のお知らせ 「四日市」（三重県）において、観測環境が悪化していたため、2016年10月
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コピペでOK！アメダスのデータをそれっぽく可視化してみよう | IIJ Engineers Blog
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