熱中症の重症度別搬送人員数を最高気温と平均湿度別にプロットする

気温・湿度別の重症度別搬送人員

 熱中症の搬送人員と最高気温との相関関係を可視化し閾値をχ二乗検定するでは最高気温と搬送数をプロットした.今回は気象庁から湿度のデータをダウンロードし,重症度別にプロットして可視化する.

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都道府県ごとの河川データを1つのcsvファイルに変換する

CSVテキストレイヤをベクタレイヤとして追加した結果

 河川データを都道府県別ではなく,水域別に抽出したい.そんな動機から QGIS と EXCEL の間を行ったり来たりしている.QGISで都道府県ごとの河川データをマージするではかなり無謀なことをやった.今回はもう少し丁寧にデータを扱ってみたい.

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国土地理院の基盤地図情報のベクタデータを大量に扱いたい時

 ベクタデータは拡大しても劣化がないが,データサイズが大きいため,環境によっては動作が極端に重くなる.

 これといった決定打があるわけではないが,事前の準備があると少しは取り扱いが楽になる.

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国土数値情報の河川データの水域系コードを探索する

国土数値情報の河川データの流路をQGISで表現

 国土交通省の国土数値情報は興味深い.以前の投稿では SQL Server にアップロードできなかったが,QGIS 経由でアップロードできた.その際,水域系コードや河川コードを取り扱った.今回はコードの対応について考察する.

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EXCEL VBA でフォルダ内のブックを開きデータを読み込む

FileSystemObject と VBA の関係

 Power Query が使えないと不便である.先日 EXCEL 2010 の素の環境でフォルダ内のブックをすべて開き,データを読み込む必要があったのだが,Power Query が使えなかったため,VBA でブックを開いて読み込まなければならなかった.備忘録としての記事である.

 この記事はPower Query でフォルダから複数ファイルを一括インポートすると対応している.やっていることは同じだが,.xls 形式だとクエリの検証に時間がかかるため,VBA で読み込んだほうが動作は早いかもしれない.

 フォルダー内のファイル一覧を取得するには FileSystemObject を使う場合と Dir() 関数を使う方法とがある.ここでは FileSystemObject を使うことにする.

 データは Range オブジェクトに格納されているため,Range オブジェクトを取得するのが当面の目標となる.

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Power Query でフォルダから複数ファイルを一括インポートする

ソースファイル内部の候補がポップアップする

 Power Query で,あるフォルダ内の同一構造のファイルを一括してインポートする機会は多い.M 言語は未開拓であるが,その一端に触れてみた.

 EXCEL ブックであれ csv ファイルであれ,構造化されたデータという観点から見れば,ファイル形式などどうでも良い話である.この抽象化が理解できれば,Power Query への理解が一定程度進むのではないかと思う.

 この記事はEXCEL VBA でフォルダ内のブックを開きデータを読み込むと対応する.

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新エネルギー・産業技術総合開発機構の太陽光スペクトルデータをピボットグラフで表現する

つくば市の6月の放射照度日内変動の平均

 色の知覚(1)太陽光では,新エネルギー・産業技術総合開発機構の日射データが巨大すぎてインポートできなかった.データをある程度絞り込むことで何とかならないか,試行錯誤した結果を報告する.

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色の知覚(1)太陽光

太陽光の分光強度分布 (National Renewable Energy Laboratory)

 色彩に関してはこれまで先人の膨大な研究の積み重ねがある.その一端を紹介し,色の物理的性質から生理的反応への橋渡しについて考察する.

 今回は太陽光について調べた.データベースは主に National Renewable Energy Laboratory から取った.日本国内にも太陽光についてのデータベースは気象庁新エネルギー・産業技術総合開発機構がデータを公開している.

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USGSの地震データをインポートし,データベースのバックアップを取る

地震発生地域のヒートマップ

 USGS (United States Geological Survey) はアメリカ地質調査所とも呼ばれ,全世界の地震データを蓄積しているデータベースである.

 かつてここの地震データをダウンロードしたことがあった.合計 72 万件にも及ぶ巨大なファイルである.どのリンクからダウンロードしたのか,今となっては記憶が定かでない.ファイルのプロパティを見ると 2017 年 11 月作成となっていた.これを SQL Server にインポートする.

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1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

1920年から2015年までの都道府県別の5歳階級別人口推移

 e-Stat を渉猟していると面白いファイルを見つけた.国勢調査は 1920 年から開始されており, 2020 年 3 月現在では最新の調査結果は 2015 年のものである.20 回分の人口データが一つのファイルにまとめられており,グラフ化するには格好のデータである.

 年齢(5歳階級),男女別-都道府県(大正9年~平成27年)というファイルである.リンク先のページにはファイルが 3 つあるが,最後のものが最も粒度が細かいので,これをグラフ化する.

年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)
年齢(5歳階級),男女別人口-都道府県(大正9年~平成27年)

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