Garmin fit形式ファイルの解析手順

はじめに

Garminなどで計測したデータをフルに活用するには、fitファイルとして出力されたデータを解析する必要があります。hiking時のデータを事例にfit形式ファイルを解析する方法をまとめました。

1. fitparseライブラリをインストールする

!pip install fitparse

import numpy as np
import pandas as pd
import plotly.express as px
import plotly.graph_objects as go
from plotly.subplots import make_subplots
import os
import fitparse

2. fit形式ファイルを読み込む

fitfile = fitparse.FitFile("./xxxxxx/xxxxxx_ACTIVITY.fit")
fitdata=[]
for record in fitfile.get_messages("record"):
    for data in record:
        if data.units:
            fitdata+=[[data.name, data.value, data.units]]
        else:
            fitdata+=[[data.name, data.value, 'NaN']]

3. ファイルの中身を確認する

df1=pd.DataFrame(fitdata)
df1.columns=['item','value','unit']
df1

表示例

	item	value	unit
0	altitude	328.2	m
1	cadence	0	rpm
2	distance	0.0	m
3	enhanced_altitude	328.2	m
4	enhanced_speed	0.0	m/s
5	fractional_cadence	0.0	rpm
6	heart_rate	92	bpm
7	position_lat	None	semicircles
8	position_long	None	semicircles
9	speed	0.0	m/s
10	temperature	30	C
11	timestamp	2021-07-28 06:03:02	NaN
12	unknown_87	0	NaN
13	unknown_88	100	NaN
14	altitude	328.2	m

4. 不要な項目を削除する

df1['item'].value_counts()

temperature           1015
unknown_88            1015
fractional_cadence    1015
altitude              1015
enhanced_speed        1015
heart_rate            1015
cadence               1015
position_lat          1015
distance              1015
timestamp             1015
speed                 1015
unknown_87            1015
position_long         1015
enhanced_altitude     1015
unknown_90             865
Name: item, dtype: int64

drop=[]
drop+=df1[df1['item']=='unknown_90'].index.tolist()
drop+=df1[df1['item']=='unknown_88'].index.tolist()
drop+=df1[df1['item']=='unknown_87'].index.tolist()
drop2=sorted(set(drop))
df2=df1.drop(index=df1.index[drop2]).reset_index(drop=True)

5. 項目名をカラム名にしたテーブルに変換する

items2=df2['item'].unique().tolist()
df3=pd.DataFrame(columns=items2,index=range(len(df2)//len(items2)))
for item in items2:
    df3[item]=df2[df2['item']==item]['value'].tolist()

表示例

Semicircle単位の緯度、経度を度に直すには、以下の式で変換します。地図上にルート表示する場合などに使用します。

df3['latitude']=df3['position_lat']*(180/2**31)
df3['longitude']=df3['position_long']*(180/2**31)
df4=df3[['timestamp','latitude','longitude','altitude','speed','heart_rate']]

6. グラフ化する

fig=make_subplots(specs=[[{"secondary_y":False}]])
fig.add_trace(go.Scatter(x=df4['timestamp'],y=df4['altitude'],name='Altitude'),secondary_y=False,)
fig.update_layout(autosize=False,width=700,height=500,title_text="Altitude")
fig.update_xaxes(title_text="timestamp")
fig.update_yaxes(title_text="Altitude(m)",secondary_y=False)
fig.show()

fig=make_subplots(specs=[[{"secondary_y":False}]])
fig.add_trace(go.Scatter(x=df4['timestamp'],y=df4['speed'],name='speed'),secondary_y=False,)
fig.update_layout(autosize=False,width=700,height=500,title_text="Speed")
fig.update_xaxes(title_text="timestamp")
fig.update_yaxes(title_text="speed",secondary_y=False)
fig.show()

fig=make_subplots(specs=[[{"secondary_y":False}]])
fig.add_trace(go.Scatter(x=df4['timestamp'],y=df4['heart_rate'],name='heart_rate'),secondary_y=False,)
fig.update_layout(autosize=False,width=700,height=500,title_text="Heart Rate")
fig.update_xaxes(title_text="timestamp")
fig.update_yaxes(title_text="heart_rate",secondary_y=False)
fig.show()