과거의 전력 사용량 취득 중국 전력편
4889 단어 전력 사용량파이썬colaboratory
소개
전력 사용량 예측의 세미나를 하고 있어, 각 전력 회사의 공표되고 있는 과거의 사용 전력량의 형식이 마을 거리이므로 취득하기 어렵다고 하는 의견을 (들)물었습니다.
그래서 각 전력 회사별로 데이터 취득 방법을 정리해 보겠습니다.
덧붙여서, 대상으로 하는 전력회사는, 홋카이도 전력, 도호쿠 전력, 도쿄 전력, 호쿠리쿠 전력, 중부 전력, 간사이 전력, 중국 전력, 시코쿠 전력, 규슈 전력, 오키나와 전력으로, 이번은 중국 전력씨를 취급해 봅니다 .
주: 대량의 다운로드를 반복하면 서버에 부담이 걸리므로, 다운로드는 1회만으로 하는지, 대상 기간을 한정해 실시하도록 유의해 주세요.
운영 환경
Google의 Coraboratory라는 환경에서 작동합니다.
공동체
웹사이트
아래 웹사이트에서 데이터를 다운로드할 수 있습니다.
중국 전력 네트워크 덴키 예보
다운로드
for y in range(2016, 2020):
url = "https://www.energia.co.jp/nw/jukyuu/sys/juyo-{:04}.csv".format(y)
print(url)
!wget $url
2020년 9월 현재 실행해 보면 2018년 4월부터의 데이터까지 공개되고 있는 것 같습니다.
읽기 및 시각화
from glob import glob
import pandas as pd
files = glob("j*.csv")
files.sort()
print(files)
df_juyo = pd.DataFrame()
for f in files:
df = pd.read_csv(f, skiprows=2, encoding="Shift_JIS")
df_juyo = pd.concat([df_juyo, df])
print(df_juyo.shape)
print(df_juyo.columns)
df_juyo.index = pd.to_datetime(df_juyo["DATE"] + " " + df_juyo["TIME"])
df_juyo["実績(万kW)"].plot(figsize=(15,5))
할 수 있었다!
과거의 전력 사용량 실적은 공개를 종료되는 경우도 있으므로, 계속적인 데이터 수집이 필요하네요.
전기 사용량을 보면, 여러가지 깨달음이 있네요.
이상, 현장에서 기무라가 전했습니다.
보충
기사를 읽은 사람으로부터 「시간이 걸리기 때문에, 빨리 데이터를 갖고 싶은 경우에는 어떻게 하면 좋을까?」라고 하는 질문이 있었으므로, 조금 데이터를 판매해 보기로 했습니다.
데이터에 관심이 있다면 아래 URL을 참조하십시오.
Reference
이 문제에 관하여(과거의 전력 사용량 취득 중국 전력편), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/mix_dvd/items/2b84380d787162514973
텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
(Collection and Share based on the CC Protocol.)
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다운로드
for y in range(2016, 2020):
url = "https://www.energia.co.jp/nw/jukyuu/sys/juyo-{:04}.csv".format(y)
print(url)
!wget $url
2020년 9월 현재 실행해 보면 2018년 4월부터의 데이터까지 공개되고 있는 것 같습니다.
읽기 및 시각화
from glob import glob
import pandas as pd
files = glob("j*.csv")
files.sort()
print(files)
df_juyo = pd.DataFrame()
for f in files:
df = pd.read_csv(f, skiprows=2, encoding="Shift_JIS")
df_juyo = pd.concat([df_juyo, df])
print(df_juyo.shape)
print(df_juyo.columns)
df_juyo.index = pd.to_datetime(df_juyo["DATE"] + " " + df_juyo["TIME"])
df_juyo["実績(万kW)"].plot(figsize=(15,5))
할 수 있었다!
과거의 전력 사용량 실적은 공개를 종료되는 경우도 있으므로, 계속적인 데이터 수집이 필요하네요.
전기 사용량을 보면, 여러가지 깨달음이 있네요.
이상, 현장에서 기무라가 전했습니다.
보충
기사를 읽은 사람으로부터 「시간이 걸리기 때문에, 빨리 데이터를 갖고 싶은 경우에는 어떻게 하면 좋을까?」라고 하는 질문이 있었으므로, 조금 데이터를 판매해 보기로 했습니다.
데이터에 관심이 있다면 아래 URL을 참조하십시오.
Reference
이 문제에 관하여(과거의 전력 사용량 취득 중국 전력편), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/mix_dvd/items/2b84380d787162514973
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url = "https://www.energia.co.jp/nw/jukyuu/sys/juyo-{:04}.csv".format(y)
print(url)
!wget $url
2020년 9월 현재 실행해 보면 2018년 4월부터의 데이터까지 공개되고 있는 것 같습니다.
읽기 및 시각화
from glob import glob
import pandas as pd
files = glob("j*.csv")
files.sort()
print(files)
df_juyo = pd.DataFrame()
for f in files:
df = pd.read_csv(f, skiprows=2, encoding="Shift_JIS")
df_juyo = pd.concat([df_juyo, df])
print(df_juyo.shape)
print(df_juyo.columns)
df_juyo.index = pd.to_datetime(df_juyo["DATE"] + " " + df_juyo["TIME"])
df_juyo["実績(万kW)"].plot(figsize=(15,5))
할 수 있었다!
과거의 전력 사용량 실적은 공개를 종료되는 경우도 있으므로, 계속적인 데이터 수집이 필요하네요.
전기 사용량을 보면, 여러가지 깨달음이 있네요.
이상, 현장에서 기무라가 전했습니다.
보충
기사를 읽은 사람으로부터 「시간이 걸리기 때문에, 빨리 데이터를 갖고 싶은 경우에는 어떻게 하면 좋을까?」라고 하는 질문이 있었으므로, 조금 데이터를 판매해 보기로 했습니다.
데이터에 관심이 있다면 아래 URL을 참조하십시오.
Reference
이 문제에 관하여(과거의 전력 사용량 취득 중국 전력편), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/mix_dvd/items/2b84380d787162514973
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from glob import glob
import pandas as pd
files = glob("j*.csv")
files.sort()
print(files)
df_juyo = pd.DataFrame()
for f in files:
df = pd.read_csv(f, skiprows=2, encoding="Shift_JIS")
df_juyo = pd.concat([df_juyo, df])
print(df_juyo.shape)
print(df_juyo.columns)
df_juyo.index = pd.to_datetime(df_juyo["DATE"] + " " + df_juyo["TIME"])
df_juyo["実績(万kW)"].plot(figsize=(15,5))
기사를 읽은 사람으로부터 「시간이 걸리기 때문에, 빨리 데이터를 갖고 싶은 경우에는 어떻게 하면 좋을까?」라고 하는 질문이 있었으므로, 조금 데이터를 판매해 보기로 했습니다.
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이 문제에 관하여(과거의 전력 사용량 취득 중국 전력편), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/mix_dvd/items/2b84380d787162514973텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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