この記事では、pandas の read_csv のオプションだけで、時系列データとして扱いやすいデータフレームを作成する方法を示します。Jupyter Notebook 上で作業していることを前提にします。

結論

気象庁が公開している csv を、以下のオプション指定で読み込みます。

df = pd.read_csv('data.csv',
            encoding='SHIFT-JIS',                      # 文字コードを指定
            skiprows=6,                                # 読み飛ばす先頭行数を指定
            usecols=[0, 1, 4, 7],                      # どの列を読み込むかを指定
            names=['date', 'average', 'high', 'low'],  # カラム名を設定
            parse_dates=['date'],                      # datetime で読み込むカラムを指定
            index_col=['date'])                        # インデックスにするカラムを指定

すると、以下のようにインデックスが DatetimeIndex となったデータフレームが作られます。

以下は解説です。

データソースの CSV

気象庁が公開している気象データを使用します。
https://www.data.jma.go.jp/gmd/risk/obsdl/index.php

地点を東京、項目を日平均気温、日最高気温、日最低気温、期間は過去 5 年分としてダウンロードします。

オプション指定なして　read_csv を使用した場合

まず、パッケージをインポートします。

import pandas as pd

文字コードの指定だけした状態で read_csv で CSV ファイルを読み込みます。

df = pd.read_csv('data.csv', encoding='SHIFT-JIS')

すると以下のようなデータフレームが作られました。ここから加工することもできますが、read_csv 時に綺麗な状態で取り込めるといいですよね。

オプションを指定して read_csv を使用する

上記の結論に書いた内容と重複しますが、read_csv のオプションを活用して、時系列データを扱いやすくするようにデータフレームを読み込みます。

df = pd.read_csv('data.csv',
            encoding='SHIFT-JIS',                      # 文字コードを指定
            skiprows=6,                                # 読み飛ばす先頭行数を指定
            usecols=[0, 1, 4, 7],                      # どの列を読み込むかを指定
            names=['date', 'average', 'high', 'low'],  # カラム名を設定
            parse_dates=['date'],                      # datetime で読み込むカラムを指定
            index_col=['date'])                        # インデックスにするカラムを指定

すると、次のようなデータフレームが作られます。

この状態だとインデックスが DatetimeIndex になっていますので、日時を指定した操作がしやすいです。例として、2017 年の日平均気温の折れ線グラフを描画する場合は、以下のように書きます。

%matplotlib inline
df.loc['2017'].plot(y='average', figsize=(15, 5))

参考

pandas: read_csv
気象庁: 過去の気象データ・ダウンロード

結論

データソースの CSV

オプション指定なして read_csv を使用した場合

オプションを指定して read_csv を使用する

参考

オプション指定なして　read_csv を使用した場合