Abstract

取得したでんき家計簿の30分電力データを、Python+plotlyで可視化・分析してみた。

Introduction

以前の記事では、でんき家計簿からスマートメータで計測された30分電力値を取得した。そのデータを可視化して、どんなことが読み取れるのか分析してみる。

ただ、この記事( 配達空振り、わずか2% 電気使用量でAIが在宅予測 :日本経済新聞) にもあるように、むやみに公開するとプライバシー・セキュリティ上の懸念がある。万が一を考え、今回は友人に頼んで古めのデータをサンプルとして取らせてもらった。

Setup and Results

読み込むファイル形式

今回読み込んだのは、以前の記事で作ったcsvファイル。日付と電力値(30分刻み、48データ)が一行になっている。

2016-11-14 ,2.5 ,2.5 , ... ,0.2 ,0.2
2016-11-15 ,0.1 ,2.3 , ... ,0.2 ,0.2
...

プロットする内容

なるべく人間が全体像を俯瞰できるように、ヒートマップでプロットする。

コード

import pandas as pd
import datetime
from plotly.offline import iplot, init_notebook_mode
import plotly.graph_objs as go

df = pd.read_csv("./usage30min.csv", header=None)
df.columns = ["date"] + [datetime.timedelta(hours=i*0.5) for i in range(48)]
df["date"] = pd.to_datetime(df["date"])
df.set_index("date", inplace=True)

init_notebook_mode(connected=True) 

data = [
    go.Heatmap( 
        x = [str(x)[0:-3] for x in df.columns],
        y = df.index,
        z=df.values.tolist(),
        zmin=0,
        zmax=1.5,

        colorscale='Viridis',
    )
]

layout = go.Layout(
    title = "power usage [kWh]",
    xaxis = {
        "title":"Time",
    },   
    yaxis = {
        "title":"Date",
    }, 
    width=600,
    height=800,
)

fig = {"data":data , "layout": layout}
iplot(fig)