ミスチル30周年どれだけ盛り上がっているか確認してみた #Python

ミスチルが 2022年5月10日にデビュー30周年！
何かやりたいなと思い、Mr.Children x Ftibit のネタ投稿です。
私が過去に参加したライブのどの曲の時に一番盛り上がっていたのか？
Ftibit APIを使って自分の心拍数で確認してみました。
自分の心拍数なのであくまで個人的な見解です(^^;)

Qiita的には Python x matplotlib グラフ表示にチャレンジしてみました編です(^^)

参考ソース

今回のグラフ表示に使った参考ソースを記載します。
Google Colaboratory で実行しました。
（事前に pip install Fitbit が、必要です）

import fitbit
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.ticker as ticker
import pandas as pd
import datetime as dt

# 認証情報の設定
CLIENT_ID =  "XXXXXX"
CLIENT_SECRET  = "xxxxxxxxxxxx"
ACCESS_TOKEN =  "XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX"
REFRESH_TOKEN =  "xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx"

authd_client = fitbit.Fitbit(client_id=CLIENT_ID, client_secret=CLIENT_SECRET, access_token=ACCESS_TOKEN, refresh_token=REFRESH_TOKEN)

# 取得日付の設定
date_list = ["2017-06-29", "2017-08-26", "2019-05-25", "2022-04-23", "2022-06-12", "2022-05-04"]

# グラフ表示時間の設定
x_ticklabels = ["17:00", "18:00", "19:00", "20:00", "21:00"] 
new_x_tick = range(0, 300, 60)
x_time_range = [17, 21]

# 初期化
heart_rate_1sec = {}
heart_rate_1sec_df = {}
new_index = {}

# グラフ初期化
fig = plt.figure(0, figsize=(20, 5))
axes = fig.add_subplot()

# 目盛を内側に表示
plt.rcParams['xtick.direction'] = 'in'
plt.rcParams['ytick.direction'] = 'in'

# X軸設定
axes.set_xlabel("Time")
axes.xaxis.set_ticklabels(x_ticklabels)
axes.xaxis.set_major_locator(ticker.FixedLocator(new_x_tick))

# Y軸設定
axes.set_ylabel("Heart Rate")

for date in date_list:
    # FitbitAPIを使って情報取得
    heart_rate_1sec[date] = authd_client.intraday_time_series("activities/heart", date, detail_level="1min")["activities-heart-intraday"]["dataset"]
    heart_rate_1sec_df[date] = pd.DataFrame.from_dict(heart_rate_1sec[date])

    # 欠損値初期化
    new_index[date] = pd.date_range(heart_rate_1sec_df[date].index[0], heart_rate_1sec_df[date].index[-1], freq='1min')
    heart_rate_1sec_df[date].reindex(new_index[date], fill_value=np.nan)

    # 時間帯を区切るため to_datetime して、該当時間帯のみ抽出
    heart_rate_datetime = heart_rate_1sec_df[date]
    heart_rate_datetime["time"] = pd.to_datetime(heart_rate_datetime["time"])
    now = dt.datetime.now()
    heart_rate_datetime = heart_rate_datetime[
                                              (heart_rate_datetime["time"] >= now.replace(hour=x_time_range[0], minute=0, second=0)) &
                                              (heart_rate_datetime["time"] <= now.replace(hour=x_time_range[1], minute=0, second=0))
                                              ]
    heart_rate_datetime.reset_index(drop=True, inplace=True)

    # グラフにplot
    axes.plot(heart_rate_datetime["value"], label = date)

# 凡例設定
axes.legend(loc='upper right')

CLIENT_ID/CLIENT_SECRET/ACCESS_TOKEN/REFRESH_TOKEN は自身の認証情報を設定してください
リフレッシュトークンには対応していません(^^;)

FitbitAPIを使うための事前準備やソースについて以下のサイトを大いに参考にさせてもらいました。

比較結果

最後に6つまとめて表示します。

まとめると平常時との心拍数の違いが明らかですね。
半世紀へのエントランス が一番の盛り上がりだったこと、5つのライブいずれも盛り上がったことが明らかです(^^)

まとめ

ミスチル30周年おめでとう！いい記念になりました！！
ミスチルとともにこれからも生きていきます。
以上です。
（matplotlibかなり便利です）

ここまで読んで頂き、ありがとうございました！

2022/06/18 半世紀へのエントランス（神奈川日産スタジアム）追加

ミスチル30周年どれだけ盛り上がっているか確認してみた

目次

Thanksgiving 25（東京ドーム）

Thanksgiving 25（広島エディオンスタジアム）

Against All GRAVITY（愛知ナゴヤドーム）

半世紀へのエントランス（福岡 PayPayドーム）

半世紀へのエントランス（神奈川日産スタジアム）

平常時

参考ソース

比較結果

まとめ

ミスチル30周年どれだけ盛り上がっているか確認してみた

目次

Thanksgiving 25（東京ドーム）

Thanksgiving 25（広島 エディオンスタジアム）

Against All GRAVITY（愛知 ナゴヤドーム）

半世紀へのエントランス（福岡 PayPayドーム）

半世紀へのエントランス（神奈川 日産スタジアム）

平常時

参考ソース

比較結果

まとめ

Thanksgiving 25（広島エディオンスタジアム）

Against All GRAVITY（愛知ナゴヤドーム）

半世紀へのエントランス（神奈川日産スタジアム）