Téléchargez les données éoliennes de l'Agence météorologique

Téléchargez les données météorologiques passées de l'Agence météorologique.

• http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/

Cette fois, c'est le vent. Analyser le HTML en utilisant la belle soupe de Python.

scénario

Tout d'abord, préparez le module.

Préparation

import requests
import bs4
import pandas as pd
import datetime
import time
import numpy as np
from numpy import NaN

Vient ensuite l'assistant de conversion. Si la chaîne de caractères est un nombre, convertissez-la en float. /// est un symbole indiquant qu'il n'y a pas de données d'observation.

assistant

def convert(item_str):
    if not item_str:
        return ''
    if item_str.replace('.','').replace('-','').isdigit():
        return float(item_str)
    if item_str == '///':
        return NaN
    return item_str

Puis le corps principal. Entrez le numéro de préfecture et le numéro de lieu dans l'url. Pour le trouver http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/ Vous pouvez sélectionner l'emplacement dans l'ordre à partir de. Regardez l'URL finale et copiez-la.

Étant donné que la date est indiquée dans la spécification de l'URL et que l'heure est au format hh: mm, convertissez-la avec datetime + timedelta pour la convertir en JST.

Corps

columns = ('JST', 'time', 'Précipitation', 'Température', 'Vitesse moyenne du vent', 'Direction moyenne du vent', 'Vitesse du vent instantanée maximale', 'Vitesse du vent instantanée maximale時風向', 'Heure du soleil')
all_df = []
    
for year in range(2015, 2017): # 2015 ... 2016
    for month in range(1, 13): # 1 ... 12
        for day in range(1, 32): # 1 ... 31

            try:
                this_day = datetime.datetime(year, month, day)
            except ValueError:
                continue # incorrect date; e.g., 2007/2/31 etc.
            print(this_day)

            url = 'http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/10min_a1.php? prec_no=44&block_no=47662&year=' + str(year) + '&month=' + str(month) + '&day=' + str(day) + '&view='
            print(url)
            time.sleep(1) # wait for 1 sec
            res = requests.get(url)

            try:
                res.raise_for_status() # check for error
            except Exception as e:
                print('Error: {}'.format(e))
                continue # go to next if error

            res.encoding = 'utf-8'
            soup = bs4.BeautifulSoup(res.text, "lxml")
            tbl = soup.select("#tablefix1 td") # find the table
            n_rows = len(tbl) // 8


            for r in range(n_rows):
                i = 8 * r

                # JST
                hh, mm = tbl[i + 0].getText().split(":") # '00:10' --> '00', '10'
                row_timedelta = datetime.timedelta(hours=int(hh), minutes=int(mm))

                row_time = this_day + row_timedelta # for converting "24:00" to "00:00" of the next day
                row = [row_time]

                # other data
                row.extend([convert(tbl[i + j].getText()) for j in range(8)])

                
                row_df = pd.DataFrame(columns=columns)
                row_df.loc[0] = row
                all_df.append(row_df)


df = pd.concat(all_df, ignore_index=True)        
df.to_excel('wind_data.xlsx')