気象庁の過去の地震をスクレイピング・グラフ・地図表示

震度データベース検索

www.data.jma.go.jp

import datetime
import re

import pandas as pd
import requests

import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

import folium


def dms_to_deg(dms):

    data = re.split("[°.′]", dms)

    # 東西南北記号を取り出し
    data_dir = data.pop()

    # リスト補完
    data.extend([0, 0, 0])

    deg = int(data[0]) + int(data[1]) / 60.0 + int(data[2]) / 3600.0

    return deg


# 解像度
mpl.rcParams["figure.dpi"] = 200

sns.set()

import japanize_matplotlib


# スクレイピング

# 開始日
# 全期間
dt_start = datetime.date(1922, 1, 1)

# dt_start = datetime.date(2017, 1, 1)

dt_start_str = dt_start.strftime("%Y/%m/%d")

print(dt_start_str)

# 終了日
# 前々日
dt_end = datetime.date.today() - datetime.timedelta(days=2)
dt_end_str = dt_end.strftime("%Y/%m/%d")

print(dt_end_str)

url = "https://www.data.jma.go.jp/svd/eqdb/data/shindo/index.php"

headers = {
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; WOW64; Trident/7.0; rv:11.0) like Gecko",
    "Referer": "https://www.data.jma.go.jp/svd/eqdb/data/shindo/index.php",
}

payload = {
    "ymdF": dt_start_str,
    "hmsF": "00:00",
    "ymdT": dt_end_str,
    "hmsT": "23:59",
    "MaxI": "I1",
    "MinM": "F00",
    "MaxM": "T95",
    "DepF": 0,
    "DepT": 999,
    "EpiN[]": "瀬戸内海中部",
    "Pref[]": 62,
    "City[]": 62000,
    "Obs[]": 9999999,
    "Int": 1,
    "Search": "",
    "Sort": "S0",
    "Comp": "C0",
    "DetailFlg": 1,
}

r = requests.post(url, headers=headers, data=payload)

r.raise_for_status()

# 分析

dfs = pd.read_html(r.content, index_col=0)

df = dfs[5]

print(df)

# 日付に変換
df["datetime"] = pd.to_datetime(df["地震の発生日時"])

# DMSからDEGに変換
df["lat"] = df["緯度"].apply(dms_to_deg)
df["lon"] = df["経度"].apply(dms_to_deg)

# kmを除去後、数字に変換
df["深さ"] = df["深さ"].str.rstrip("km").astype(int)

# Ｍを除去後、数字に変換
df["Ｍ"] = df["Ｍ"].str.lstrip("Ｍ").astype(float)

# ジュールに変換
df["Ｊ"] = 10 ** (df["Ｍ"] * 1.5 + 4.8)

print(df)

# グラフ表示
# plt.figure(figsize=(9, 5))
plt.plot_date(df["datetime"], df["Ｊ"])
plt.xlabel("date")
plt.ylabel("J")
plt.xticks(rotation=30)
plt.show()

# 地図表示
imabari_map = folium.Map(location=[34.035278, 133.052222], zoom_start=16)

for i, r in df.iterrows():
    folium.CircleMarker(
        location=[r["lat"], r["lon"]], popup=r["地震の発生日時"], radius=r["Ｊ"] / 2000000000
    ).add_to(imabari_map)

imabari_map