2020.10.20

【API・データ検証奮闘記】＃２．天気 APIやってみた

本コラムでは、APIやデータに関連する言語などを無邪気に触ってみた備忘録として、ライトに記載していきます！（連載記事はこちら）
「ちょっと違くない」「他にいい方法あるのに」といったご意見もあるかと思いますが、何卒お手柔らかに！！

＜プロフィール＞
富松良介
2017年、株式会社サイバー・コミュニケーションズ（CCI）入社。Oracle Bluekai・Treasure Data等のDMPや、AWS・GCP等のPublicCloud領域を担務。2019年6月よりデータの利活用を推進するコンサルティング会社「株式会社DataCurrent」に出向し、事業会社の基盤構築・運用や自社ソリューション開発を担当。

●天気 APIやってみた

天気APIのデータを使ってトレンドの分析に活用することができないか考えました。
天気データ取得の過程から、天気データと特定キーワードに関連するトレンドデータをどう活用したかについてご紹介致します。

API名	天気 API ※詳細日本気象協会の天気APIは、予報や実績、その他指数データ等がございます。 https://www.jwa.or.jp/service/others/others-01/
費用	要問合せ

●ステップ1.　まずは天気 APIを叩いてみた

早速Pythonで天気実績データを取得してみる。

import os
import sys
import pandas as pd
import requests
import json
import time

api_token = "*************"
api_key = "**************"
pointcodes_group = "32091|32096|32111|32126|32136"

date_from = "2020/08/31 00:00"
date_to = "2020/08/31 23:00"

def get_weather_observation(date_from, date_to, point_codes):

    endpoint_url = "https://hogehoge.com/hoge/hoge?"
    payload = {
        "api_key": api_key,
        "api_token": api_token,
        "date_from": date_from,
        "date_to": date_to,
        "point_codes": point_codes
    }
    headers = {
        "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded",
        "Accept": "application/json"
    }
    try:
      res = requests.post(endpoint_url, data = payload, headers = headers, timeout=(1800.0, 180.5))
      res_json =  json.loads(res.content)
      status = res_json['code']
    except:
      return None

    if status == '200':
      results_json = res_json['points']
    else:
      results_json = None

    return results_json


def json_to_flat(json_list):
  flat_amedas_data = []
  flat_chijyou_data = []
  for i in range(len(json_list)):
    points_json = json_list[i]
    for j in range(len(points_json['dates'])):
      dates_json = points_json['dates'][j]
      for k in range(len(dates_json['observation']['amedas_data'])):
        amedas_json = dates_json['observation']['amedas_data'][k]
        flat_amedas_data.append([
            points_json['point'],
            dates_json['date'],
            amedas_json['delivery_time'],
            amedas_json['sixtymin_precip'],
            amedas_json['sixtymin_precip_num_acum'],
            amedas_json['sixtymin_sunshine'],
            amedas_json['snow_depth'],
            amedas_json['temp'],
            amedas_json['tenmin_precip'],
            amedas_json['tenmin_sunshine'],
            amedas_json['total_precip'],
            amedas_json['total_precip_elapsed_time'],
            amedas_json['total_sunshine'],
            amedas_json['total_sunshine_elapsed_time'],
            amedas_json['wind_compass_direction'],
            amedas_json['wind_direction'],
            amedas_json['wind_speed']
        ])

      for l in range(len(dates_json['observation']['chijyou_data'])):
        chijyou_json = dates_json['observation']['chijyou_data'][l]
        flat_chijyou_data.append([
            points_json['point'],
            dates_json['date'],
            chijyou_json['ceiling'],
            chijyou_json['cloud_cover'],
            chijyou_json['delivery_time'],
            chijyou_json['discomfort_index'],
            chijyou_json['dist_from_amedas'],
            chijyou_json['dp_temp'],
            chijyou_json['high_clouds'],
            chijyou_json['humidity'],
            chijyou_json['low_clouds'],
            chijyou_json['max_temp_in_12h'],
            chijyou_json['middle_clouds'],
            chijyou_json['min_temp_in_12h'],
            chijyou_json['pressure_change'],
            chijyou_json['pressure_change_trend'],
            chijyou_json['sea_level_pressure'],
            chijyou_json['snow_fall'],
            chijyou_json['snow_fall_ref_period'],
            chijyou_json['station_pressure'],
            chijyou_json['swell_direction'],
            chijyou_json['swell_scale'],
            chijyou_json['total_cloud_cover'],
            chijyou_json['visibility'],
            chijyou_json['wave_height'],
            chijyou_json['wave_period'],
            chijyou_json['wave_scale'],
            chijyou_json['weather'],
            chijyou_json['weather2']
        ])

  return flat_amedas_data, flat_chijyou_data


def list_to_dataframe(amedas_list,chijyou_list):
  amedas_df = pd.DataFrame(
    amedas_list,
    index=None,
    columns=['point_codes',
            'date',
            'delivery_time',
            'sixtymin_precip',
            'sixtymin_precip_num_acum',
            'sixtymin_sunshine',
            'snow_depth',
            'temp',
            'tenmin_precip',
            'tenmin_sunshine',
            'total_precip',
            'total_precip_elapsed_time',
            'total_sunshine',
            'total_sunshine_elapsed_time',
            'wind_compass_direction',
            'wind_direction',
            'wind_speed'
          ])

  chijyou_df = pd.DataFrame(
    chijyou_list,
    index=None,
    columns=['point_codes',
            'date',
            'ceiling',
            'cloud_cover',
            'delivery_time',
            'discomfort_index',
            'dist_from_amedas',
            'dp_temp',
            'high_clouds',
            'humidity',
            'low_clouds',
            'max_temp_in_12h',
            'middle_clouds',
            'min_temp_in_12h',
            'pressure_change',
            'pressure_change_trend',
            'sea_level_pressure',
            'snow_fall',
            'snow_fall_ref_period',
            'station_pressure',
            'swell_direction',
            'swell_scale',
            'total_cloud_cover',
            'visibility',
            'wave_height',
            'wave_period',
            'wave_scale',
            'weather',
            'weather2'
          ])
  merge_df = pd.merge(amedas_df, chijyou_df, on=['point_codes', 'date', 'delivery_time'], how='left')
  return merge_df


def main():
  result_flat_amedas_list = []
  result_flat_chijyou_list = []
  pointcodes_list = pointcodes_group.split('|')
  for point_codes in (pointcodes_list):
    result_json = get_weather_observation(date_from, date_to, point_codes)
    if result_json is not None:
      amedas_list,chijyou_list = json_to_flat(result_json)
      result_flat_amedas_list.extend(amedas_list)
      result_flat_chijyou_list.extend(chijyou_list)
      result_df = list_to_dataframe(result_flat_amedas_list,result_flat_chijyou_list)
  return result_df

if __name__ == '__main__':
  main()