済州島旅行に最適な月、データで調べる最適な時期！(feat. Python)
こんにちは、旅行好きの皆さん！済州島旅行を計画中ですか？ああ、そのわくわくする気持ち、私もよく知っています。 ところで 済州島を旅行するのに良い月がいつなのか悩みますよね？ 天気が悪いと旅行が台無しになるんじゃないかと心配な方、注目してください！今日は、データで調べてみる 済州島旅行の最適な時期一緒に見ていきましょう。
済州島旅行に最適な月、いつがいいのか？
済州島を旅行するのに良い月を探すのは本当に重要です。 なぜかというと、天気が旅行の質を左右するからです！そこで私は最近1年間の済州島の天気データを分析してみました。 気温、風速、雲の量まで細かく調べてみました。
一般的に旅行に適した気候条件は以下の通りだと言われています。下記の条件に合う月(month)を一度データを分析して探してみましょう。
- 平均気温が20℃から28℃の間。
- 最大風速が15km/h未満。
- 平均雲量が50%未満。
データで見る済州島旅行の最適時期
さあ、さあ パイソンの魔法を使う時間です！済州島を旅行するのに良い月を探すために次のようなコードを作成しました。 ここで参考までにWeatherAPI.comのAPIを利用してデータを呼び出しました。 会員登録後、DashboardでAPI Keyを確認することができます。
インポートリクエスト
import pandas as pd
matplotlib.pyplot を plt としてインポートします。
datetime from datetime import datetime, timedelta
from time import sleep
# WeatherAPI.comのAPIキー(実際のキーに置き換えてください)
api_key = 'YOUR_API_KEY'。
# 天気データを格納するリスト
full_weather_data = [].
# 過去1年間のデータを収集する
end_date = datetime.now()
start_date = end_date - timedelta(days=365)
# 日付範囲を反復する
for date in pd.date_range(start=start_date, end=end_date)：
url = f"http://api.weatherapi.com/v1/history.json?key={api_key}&q=Jeju&dt={date.strftime('%Y-%y-%m-%d')}"
を試してみます：
response = requests.get(url)
if response.status_code == 200：
data = response.json()
forecast_day = data['forecast']['forecastday'][0]['day'][0]['day'].
# 天気データの追加
full_weather_data.append({ {
'date': date.strftime('%Y-%m-%d')、
'temp'：forecast_day['avgtemp_c']、
'wind_speed'：forecast_day['maxwind_kph']、
'cloud_cover'：forecast_day['avghumidity'], 'cloud_cover': forecast_day['avghumidity'].
})
print(f"Data for {date.strftime('%Y-%m-%d')} successfully added")
else：
print(f"Failed to fetch data for {date.strftime('%Y-%m-%d')}.ステータスコード：{response.status_code}")
except Exception as e：
print(f"Error occurred while requesting data for {date.strftime('%Y-%m-%d')}：{e}")
# APIリクエスト制限を考慮した待機時間
sleep(1)
# DataFrameの作成
df = pd.DataFrame(full_weather_data)
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])
# 良好な気象条件の定義
df['good_weather'] = (df['temp'].between(20, 28) & (df['temp'].between(20, 28) &)
(df['wind_speed'] < 15) & (df['wind_speed'] &
(df['cloud_cover'] 0].
# 温度プロット
plt.subplot(3, 1, 1)
plt.plot(monthly_data['date'], monthly_data['temp'], marker='o')
plt.title('月平均気温')
plt.ylabel('Temperature (°C)')
plt.axhline(y=20, color='r', linestyle='--', label='Lower Bound (20°C)')
plt.axhline(y=28, color='r', linestyle='--', label='Upper Bound (28°C)')
for idx, row in best_months.iterrows()：
plt.annotate(row['date'].strftime('%b'), (row['date'], row['temp'])、
textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center'、
fontsize=10, color='green')
# 風速プロット
plt.subplot(3, 1, 2)
plt.plot(monthly_data['date'], monthly_data['wind_speed'], marker='o', color='green')
plt.title('月平均風速')
plt.ylabel('風速(km/h)')
plt.axhline(y=15, color='r', linestyle='--', label='Wind Speed Threshold (15 km/h)')
for idx, row in best_months.iterrows()：
plt.annotate(row['date'].strftime('%b'), (row['date'], row['wind_speed'])、
textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center'、
fontsize=10, color='green')
# 雲量プロット
plt.subplot(3, 1, 3)
plt.plot(monthly_data['date'], monthly_data['cloud_cover'], marker='o', color='blue')
plt.title('月平均雲量')
plt.ylabel('Cloud Cover (%)')
plt.axhline(y=50, color='r', linestyle='--', label='Cloud Cover Threshold (50%)')
for idx, row in best_months.iterrows()：
plt.annotate(row['date'].strftime('%b'), (row['date'], row['cloud_cover'])、
textcoords="offset points", xytext=(0,10), ha='center'、
fontsize=10, color='green')
plt.tight_layout()
# 凡例と表示付き最終プロット
plt.legend(loc='upper right')
plt.show()
# 旅行に最適な月を印刷
print("旅行に最適な月:")
print(best_months[['date', 'good_weather']])
コード解説
このコードは、WeatherAPI.comを使用して済州島の1年間の気象データを収集し、分析して旅行しやすい月を探すプログラムです。主な機能は以下の通りです。
1.APIによるデータ収集
- WeatherAPI.comから済州島の過去1年間の気象データを日別に要求します。
- 各日の平均気温、最大風速、平均湿度を収集します。
2.データ処理
- 収集したデータをpandas DataFrameに変換します。
- 好天」の条件を定義し、各日程について評価します（気温20～28℃、風速15km/h未満、雲量50%未満）。
3.データ分析
- 月別平均気温、風速、雲量を計算します。
- 良い天気」の条件を満たす日の数を月ごとに集計します。
4.可視化
- matplotlibを使用して月別平均気温、風速、雲量をグラフで表示します。
- 各グラフにベースラインを追加して、「良い天気」の条件を視覚化します。
- 旅行に適した月をグラフに表示します。
5.結果出力
- 旅行しやすい月と、その月の「良い天気」の日数を出力します。下の出力値を見ると、1月、11月/12月、2月、3月の順に良い天気を満足する日数が多いことが分かります。
結果から見る済州島旅行しやすい月
さあ、結果を見る時間です！ グラフを見ると、済州島を旅行するのに良い月が目立ちますね。 (ところで、月別平均気温が少し私たちが体感するのも違うようです。) 上の図を基に見ると、だいたい11月くらいが晩秋くらいで大丈夫そうですね。
1.月別平均気温(最初のグラフ)
- 旅行に適した温度範囲:20°C〜28°C(赤い点線で示す)
- 結果：
- 2024年 1月, 2月, 3月, 11月, 12月の平均温度がこの範囲に属します。
特に 12月そして 1月の温度は24℃近くで快適です。
2.月別平均風速（2番目のグラフ）
- 旅行に適した風速の基準: 15 km/h 未満 (赤い点線で表示)
- 結果：
- 風速が15km/h以下の月は 2023年12月, 2024年1月, 2月, 11月, 12月です。
- 特に 11月そして 12月が最も低い風速を記録しました。
3.月別平均雲量（3番目のグラフ）
- 旅行に適した雲量基準：50%未満（赤い点線で表示）。
- 結果：
- 雲量が50%未満の月は 2023年12月, 2024年1月, 2月, 3月, 11月, 12月です。
- 1月, 2月, 3月は特に雲量が非常に少なく、晴れの日が多かった。
仕上げ
皆さん、これで済州島に旅行しやすい月をデータで確認しました。 もちろん、個人の好みや特別なイベントなど他の要素も考慮する必要がありますが、このデータは旅行計画に大きな助けになると思います。
済州島旅行を計画中ですか？ この情報を参考にして、最高の時期に最高の思い出を作りましょう！皆さんの済州島旅行が素晴らしいものになりますように。 次回、また別の旅行のヒントでお会いしましょう。
もしかしたら、APIを利用してデータ分析及び可視化したもう一つの事例は PythonとCryptoCompare APIで30日間のビットコインドルのチャートを分析するを参考にしてみてください。
# コード詳細解説
インポートリクエスト import pandas as pd matplotlib.pyplot を plt としてインポートします。 datetime from datetime import datetime, timedelta from time import sleeprequestsはAPIリクエスト、pandasはデータ処理、matplotlibは可視化、datetimeは日付処理、timeはAPIリクエスト間の待ち時間のために使われます。
api_key = 'YOUR_API_KEY'です。WeatherAPI.comから発行されたAPIキーを設定します。実際に使用する場合は、この部分を自分のAPIキーに置き換える必要があります。
full_weather_data = [].天気データを保存する空のリストを初期化します。
end_date = datetime.now() start_date = end_date - timedelta(days=365)データ収集期間を設定します。現在の日付から1年前までの期間を対象とします。
for date in pd.date_range(start=start_date, end=end_date)：設定した期間中、日付ごとに繰り返します。
url = f"http://api.weatherapi.com/v1/history.json?key={api_key}&q=Jeju&dt={date.strftime('%Y-%y-%m-%d')}"各日付のAPIリクエストURLを生成します。
を試してみてください： response = requests.get(url) if response.status_code == 200：APIにリクエストを送信し、応答が成功したかどうかを確認します。
data = response.json() forecast_day = data['forecast']['forecastday'][0]['day'][0]['day]].応答データをJSON形式で解析し、必要な日次予報データを抽出します。
full_weather_data.append({ 'date': date.strftime('%Y-%m-%d')、 'temp'：forecast_day['avgtemp_c']、 'wind_speed'：forecast_day['maxwind_kph']、 'cloud_cover'：forecast_day['avghumidity'], 'cloud_cover': forecast_day['avghumidity']. })抽出したデータを辞書形式でfull_weather_dataリストに追加します。
print(f"Data for {date.strftime('%Y-%m-%d')} successfully added") それ以外の場合は print(f"{date.strftime('%Y-%y-%m-%d')}のデータ取得に失敗しました。ステータスコード：{response.status_code}") except Exception as e： print(f"Error occurred while requesting data for {date.strftime('%Y-%m-%d')}：{e}")データ追加に成功したかどうかを出力し、失敗した場合はエラーメッセージを出力します。
睡眠(1)APIリクエストの制限を考慮して、各リクエストの間に1秒間待機します。
df = pd.DataFrame(full_weather_data) df['date'] = pd.to_datetime(df['date'])収集したデータをpandas DataFrameに変換し、日付列をdatetime形式に変換します。
df['good_weather'] = (df['temp'].between(20, 28) & (df['wind_speed'] < 15) & (df['temp'].between(20, 28)) (df['wind_speed'] < 15) & (df['wind_speed'] < 15) & (df['cloud_cover'] < 50))良い天気」の条件を定義し、各日程について評価します。
monthly_data = df.groupby(df['date'].dt.to_period('M')).agg({ 'temp': 'mean'、 'wind_speed': 'mean'、 'cloud_cover': 'mean'、 'good_weather': 'sum' }).reset_index() monthly_data['date'] = monthly_data['date'].dt.to_timestamp()月間平均データを計算し、'good_weather'条件を満たす日の数を集計します。
plt.figure(figsize=(15, 12))グラフ全体のサイズを設定します。
best_months = monthly_data[monthly_data['good_weather'] > 0].'good_weather'の日が1日以上ある月を'最高の月'に選定します。
以降のコードは、3つのサブプロット（気温、風速、雲量）を作成し、それぞれにデータをプロットし、「最高の月」を表示します。最後に、グラフを表示し、「最高の月」の情報を出力します。
