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概要

月間降水日数(日降水量が1mm以上の日数)を計算したいと思い,気象庁からデータを収集してプログラムを組んだという話です.

短いですが,記事にしてみました.

データ収集

地道な作業ですが,「気象庁|過去の気象データ・ダウンロード」から,各都道府県庁所在地を47つ選択し「日降水量」としてダウンロードしました.

今回は2018~2022年の5年間分のデータを集めました.

残念ながら,1回あたり半年ぶんくらいしかダウンロードできなかったので,2×5年分=10回にデータが分かれてしまいました.

データ処理

データを処理して集計します.

まず,1年分のデータが半年ずつになっているので1つにまとめて2018.csvなどとしました.
ついでに不要な行などは削除しておきました.

image.png

そうしましたら,降水日数の集計に取り掛かります.
集計処理全体のコードは以下のようになります.

import pandas as pd

rainy_days = dict()

for year in range(2018,2023):
    df = pd.read_csv(f'{year}.csv', encoding='shift-jis')
    df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y/%m/%d')
    df.set_index('date', inplace=True)

    # '.1'がついていない列を抽出
    df = df[df.columns[df.columns.str.contains('\.1') == False]]

    # 1.0以上なら1、1.0未満なら0に変換
    is_rain = df >= 1.0
    is_rain = is_rain.astype(int)

    # 月毎の降水日数
    rainy_days_ = is_rain.resample('M').sum()
    rainy_days_.index = rainy_days_.index.month
    rainy_days_.index.name = 'month'
    rainy_days[year] = rainy_days_.copy()

rainy_days['mean'] = sum([rainy_days[year] for year in range(2018,2023)]) / (2023-2018)

辞書型のrainy_daysに各年の降水日数が入ったDataFrameを格納していきます.

各年yearに対して,

  1. csv読み込み
  2. date列をdatetime型へ変換
  3. 余分な列を削除
  4. 日降水量1mm以上ならそのセルを1へ,1mm未満なら0へ置換
  5. .resample('M')を使って月毎に合計値を出す
  6. rainy_daysへ格納

という処理を行います.最後に,5年間分の降水日数平均をとったDataFrameも追加しておきます.

日降水量1mm以上は,気象庁の下記サイトに基づいています.

そして,結果を可視化したのがこちら.

京都府の2022年の各月の降水日数
京都_2022.png

各月の降水日数平均の,全都市に関する中央値
median_mean.png

やはり季節の変わり目にあたる3月,7月,9月とかは降水日数がやや多めですね.

ソースコードのYEARREGIONをいじればいろいろ試せるようになっています.

可視化部分
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.family'] = 'Meiryo'

REGION = '京都'
YEAR = 2022

if REGION in ['mean','median','max','min']:
    result = rainy_days[YEAR].agg(REGION, axis=1)
else:
    result = rainy_days[YEAR][REGION]
plt.bar(rainy_days[YEAR].index, result, zorder=2)
for i, v in enumerate(result):
    plt.text(i+1, 0, f'{v:.1f}', ha='center', va='bottom', color='white')

plt.title(f'REGION={REGION}, YEAR={YEAR}')
plt.xlabel('')
plt.ylabel('降水日数')
plt.xticks(np.arange(1,13))
plt.grid()
plt.show()

ソースコード

Qiitaアドベントカレンダーで使ったコードはこちらのレポジトリにまとめています.

本記事のコードは10-rainfallの中に入っています.

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