気象庁の日平均気温をダウンロードする
気象庁の過去のデータをダウンロードするにはここから入る.
「地点を選ぶ」では都道府県の県庁所在地を選ぶ.
![「地点を選ぶ」では都道府県の県庁所在地を選ぶ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/00.png?resize=525%2C418&ssl=1)
「項目を選ぶ」では日別値の日平均気温を選ぶ.
![「項目を選ぶ」では日別値の日平均気温を選ぶ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/01.png?resize=525%2C406&ssl=1)
「表示オプションを選ぶ」では「都道府県名を格納」をチェックする.
![「表示オプションを選ぶ」では「都道府県名を格納」をチェックする](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/02.png?resize=525%2C403&ssl=1)
「期間を選ぶ」では2009年から2022年まで1年ずつ3月1日から9月30日までを選ぶ.
![「期間を選ぶ」では2009年から2022年まで1年ずつ3月1日から9月30日までを選ぶ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/04.png?resize=525%2C404&ssl=1)
しかる後,csvファイルのダウンロードを行う.
Power Queryでデータクレンジングする
メモ帳で整形
メモ帳で開き,上位2行を削除する.
![メモ帳で開き,上位2行を削除](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/05.png?resize=345%2C262&ssl=1)
Power Queryでの処理
データの取得,ファイルから,フォルダーからと進む.
![データの取得,ファイルから,フォルダーからと進む](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/06.png?resize=480%2C394&ssl=1)
データの変換をクリックする.
![データの変換をクリック](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/07.png?resize=525%2C507&ssl=1)
Nameのテキストフィルターから「指定の値で始まる」を選ぶ.
![Nameのテキストフィルターから「指定の値で始まる」を選ぶ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/08.png?resize=525%2C357&ssl=1)
「行のフィルター」でdataとタイプする.
![「行のフィルター」でdataとタイプ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/09.png?resize=525%2C232&ssl=1)
カスタム列を追加し式にcsvとタイプする.
![カスタム列を追加し式にcsvとタイプする](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/10.png?resize=525%2C333&ssl=1)
Csv.Documentを選び,([とタイプすると引数がポップアップするので[Content]を選ぶ.
![Csv.Documentを選び,([とタイプすると引数がポップアップするので[Content]を選ぶ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/11.png?resize=525%2C333&ssl=1)
更に引数に[Encoding=932]とタイプする.
![更に引数に[Encoding=932]とタイプする](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/12.png?resize=525%2C333&ssl=1)
カスタム列以外を削除する.
![カスタム列以外を削除する](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/13.png?resize=194%2C346&ssl=1)
カスタム列を展開する.
![カスタム列を展開する](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/14.png?resize=350%2C535&ssl=1)
不要な列を削除した状態である.
![不要な列を削除した状態](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/15.png?resize=525%2C220&ssl=1)
「年月日」列のフィルターで空白と「年月日」のチェックを外す.
![「年月日」列のフィルターで空白と「年月日」のチェックを外す](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/16.png?resize=339%2C627&ssl=1)
「年月日」列を選択した状態でその他の列のピボット解除を選ぶ.
![「年月日」列を選択した状態でその他の列のピボット解除を選ぶ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/17.png?resize=203%2C98&ssl=1)
「都道府県」列を選択し右クリックして「値の置換」を選ぶ.
![「都道府県」列を選択し右クリックして「値の置換」を選ぶ](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/18.png?resize=323%2C281&ssl=1)
石狩を北海道に置換する.
![石狩を北海道に置換する](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/19.png?resize=525%2C227&ssl=1)
最後に,閉じて読み込む.
テキストファイルに保存する
タブ区切りのテキストファイルに保存する.これがSQL Serverにインポートする際のデフォルト形式だからである.
SQL Serverにインポートする
インポートしたいデータベースを右クリックしタスク,データのインポートへと進む.
![インポートしたいデータベースを右クリックしタスク,データのインポートへと進む](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/20.png?resize=525%2C606&ssl=1)
データソースをFlat File Sourceとする.
![データソースをflat file sourceとする](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/21.png?resize=525%2C460&ssl=1)
変換先をSQL Server Native Client 11.0とする.
![変換先をSQL Server Native Client 11.0とする](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/23.png?resize=525%2C460&ssl=1)
列マッピングを図のようにする.
![列マッピングを図のようにする](https://i0.wp.com/www.muscle-hypertrophy.com/wp-content/uploads/2023/07/22.png?resize=525%2C419&ssl=1)
クエリ
USE HeatStrokeDB; GO SELECT D.年月日 , D.都道府県 , AVG(D.日平均気温) OVER (PARTITION BY D.都道府県 ORDER BY D.年月日 ASC ROWS BETWEEN 29 PRECEDING AND CURRENT ROW) AS '移動平均30日間' FROM dbo.T_DailyAvgTemp AS D ORDER BY 都道府県, 年月日;
結果
結果は150870行にもなるため,一部を掲載するに留める.
年月日 都道府県 移動平均30日間 2008-03-01 愛知 6.5 2008-03-02 愛知 6.8 2008-03-03 愛知 7.06666666666667 2008-03-04 愛知 6.95 2008-03-05 愛知 6.52 2008-03-06 愛知 6.36666666666667 2008-03-07 愛知 6.48571428571429 2008-03-08 愛知 6.6 2008-03-09 愛知 6.83333333333333 2008-03-10 愛知 7.15
まとめ
気象庁の日平均気温をダウンロードし,過去30日間の移動平均気温を算出するSQL Serverのクエリを記述した.