気象庁のスクレイピングにおいて、CSVにデータをうまく出力できない

気象庁の気象データ、年ごとの値をスクレイピングしたい

こんにちは。

気象動向をスクレイピングで調査してみたいのですが、データをCSVにうまく出力できず、困っております。

プログラミング初心者なので、簡単なミスが原因かもしれません。

もし原因がわかる方がいらしゃいましたら、教えていただけますでしょうか。不慣れながら、Githubの方にもアップロードしています。もしよければお使いください。（うまくできていなかったら申し訳ないです）

https://github.com/yamaplay/weather-scraping

CSV自体はそれぞれの地域ごとに作成されるものの、webからデータを一切抽出できていない

エラーメッセージなどは表示されず、９つの（地域名）.csvがそれぞれ生成されます。しかし、All_listの中身がカラムとして１行目に存在するだけで、実際のデータはcsvに出力されていない状態です。おそらく、スクレイピングそのものが実行されていないか、データの指定を間違えているのだと思います。エラーが表示されているわけでもなく、どのように対処したらよいのか行き詰っています。

ソースコード

place_name = ["札幌", "秋田", "新潟", "東京", "大阪", "広島", "高知", "熊本", "那覇"]

place_codeA = [14, 32, 54, 44, 62, 67, 74, 86, 91]

place_codeB = [47412, 47582, 47604, 47662, 47772, 47765, 47893, 47819, 47936]

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import csv

base_url = "http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/annually_s.php?prec_no=%s&block_no=%s&year=2021&month=1&day=1&view=p1"

def str2float(str):
  try:
    return float(str)
  except:
    return 0.0

if __name__ == "__main__":

    for place in place_name:
        All_list = [['年', '陸の平均気圧(hPa)', '海の平均気圧(hPa)', '降水量(mm)', '平均気温(℃)','最高気温(℃)', '最低気温(℃)', '平均湿度(%)']]
        print(place)
        index = place_name.index(place)
        
        r = requests.get(base_url%(place_codeA[index], place_codeB[index]))
        r.encoding = r.apparent_encoding
    
        soup = BeautifulSoup(r.text)
    
        rows = soup.findAll('tr',class_='mtx')
        rows = rows[3:]
    
        for row in rows:
            data = row.findAll('td')
            rowData = []
            rowData.append(str(data[0].string))
            rowData.append(str2float(data[1].string))
            rowData.append(str2float(data[2].string))
            rowData.append(str2float(data[3].string))
            rowData.append(str2float(data[7].string))
            rowData.append(str2float(data[10].string))
            rowData.append(str2float(data[11].string))
            rowData.append(str2float(data[12].string))
            All_list.append(rowData)

        with open(place + '.csv', 'w') as file:
            writer = csv.writer(file, lineterminator='\n')
            writer.writerows(All_list)

補足、参考

参考にしているサイトは以下の通りです。
GoogleColaboratoryで気象庁の過去気象データをスクレイピングしてみた。
https://qiita.com/Cyber_Hacnosuke/items/122cec35d299c4d01f10
（このサイトのコード通りに実行してみましたが、そちらの方はうまくいきました。）

スクレイピングしたいサイト
http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/annually_s.php?prec_no=44&block_no=47662&year=2021&month=1&day=1&view=p1

行動規範の内容に同意します

回答3件

Pandas には read_html というメソッドがあって、HTML の table を取得してデータフレームに変換してくれます。それを利用すると以下の様に書くこともできます。参考にしてみて下さい。

python
1import pandas as pd
2
3places = [
4  ['札幌', '秋田', '新潟', '東京', '大阪', '広島', '高知', '熊本', '那覇'],
5  [14, 32, 54, 44, 62, 67, 74, 86, 91],
6  [47412, 47582, 47604, 47662, 47772, 47765, 47893, 47819, 47936]
7]
8places = [{'name': n, 'codeA': a, 'codeB': b} for n, a, b in zip(*places)]
9columns = [
10    '年', '陸の平均気圧(hPa)', '海の平均気圧(hPa)', '降水量(mm)',
11    '平均気温(℃)','最高気温(℃)', '最低気温(℃)', '平均湿度(%)']
12col_idx = [0, 1, 2, 3, 7, 10, 11, 12]
13base_url = 'http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/annually_s.php?prec_no={}&block_no={}&year=2021&month=1&day=1&view=p1'
14
15for place in places:
16    df = pd.read_html(base_url.format(place['codeA'], place['codeB']),
17                      attrs={'id': 'tablefix1'})    
18    df = df[0].iloc[:, col_idx].fillna(0.0)
19    df.columns = columns
20    df.iloc[:, 1:] = df.iloc[:, 1:].apply(
21        lambda x: x.astype(str).str.replace(r'[^0-9.-]', '', regex=True)
22                   .replace('', '0.0').astype(float))
23    df.to_csv(f'{place["name"]}.csv', index=False)

bash
1$ ls -1sh *.csv                                                                                 
28.0K 熊本.csv
38.0K 広島.csv
48.0K 高知.csv
58.0K 札幌.csv
68.0K 秋田.csv
78.0K 新潟.csv
88.0K 大阪.csv
98.0K 東京.csv
108.0K 那覇.csv
11
12$ head 東京.csv 
13年,陸の平均気圧(hPa),海の平均気圧(hPa),降水量(mm),平均気温(℃),最高気温(℃),最低気温(℃),平均湿度(%)
141875,0.0,0.0,1219.2,17.0,35.1,-3.6,0.0
151876,0.0,1014.7,1755.5,13.6,35.6,-9.2,78.0
161877,0.0,1015.2,1317.3,14.2,34.9,-4.8,77.0
171878,0.0,1015.2,1764.2,13.8,35.1,-7.6,79.0
181879,0.0,1014.5,1492.7,14.6,33.9,-5.5,77.0
191880,0.0,1015.0,1685.7,14.1,33.2,-6.8,76.0
201881,0.0,1015.1,1444.4,13.8,34.2,-8.4,78.0
211882,0.0,1015.2,1478.3,14.0,34.2,-6.3,77.0
221883,0.0,1015.0,1552.6,13.3,32.8,-7.8,76.0

投稿2022/02/23 12:46

melian

総合スコア18155

回答へのコメント

humanbeing

2022/02/24 07:52

meilianさん、ありがとうございます。 read_htmlメソッドは全く知りませんでした。Pandasも奥が深いですね.... 少しコードは複雑そうですが、勉強がてら読み解いてみます。ありがとうございます！

行動規範の内容に同意します

参考情報

https://www.gis-py.com/entry/scraping-weather-data 気象データを Python でスクレイピングする方法

投稿2022/02/23 10:15

katoy

総合スコア22316

回答へのコメント

humanbeing

2022/02/24 07:55

katoyさん、回答ありがとうございます。いくつかスクレイピングのサイトは見ていたのですが、最も簡単そうに見えたものを参考にしていました。こちらでもclass指定が少し異なっているようなので、気を付けたいと思います。ありがとうございます！

行動規範の内容に同意します

ベストアンサー

rows = rows[3:]
サイトを見るとclass='mtx'がは３つしかないと思うのですが、4つ目以降を取得しようとしていることが原因ではないでしょうか？

参考サイトでは実際のデータもmtxに入っていますが、アップデートされてmtx2に入っているためクラスの指定をmtx2に変更する必要があると思います。

python
1place_name = ["札幌", "秋田", "新潟", "東京", "大阪", "広島", "高知", "熊本", "那覇"]
2
3place_codeA = [14, 32, 54, 44, 62, 67, 74, 86, 91]
4
5place_codeB = [47412, 47582, 47604, 47662, 47772, 47765, 47893, 47819, 47936]
6
7import requests
8from bs4 import BeautifulSoup
9import csv
10
11base_url = "http://www.data.jma.go.jp/obd/stats/etrn/view/annually_s.php?prec_no=%s&block_no=%s&year=2021&month=1&day=1&view=p1"
12
13def str2float(str):
14  try:
15    return float(str)
16  except:
17    return 0.0
18
19if __name__ == "__main__":
20
21    for place in place_name:
22        All_list = [['年', '陸の平均気圧(hPa)', '海の平均気圧(hPa)', '降水量(mm)', '平均気温(℃)','最高気温(℃)', '最低気温(℃)', '平均湿度(%)']]
23        print(place)
24        index = place_name.index(place)
25
26        r = requests.get(base_url%(place_codeA[index], place_codeB[index]))
27        r.encoding = r.apparent_encoding
28
29        soup = BeautifulSoup(r.text)
30
31        rows = soup.findAll('tr', class_='mtx2')
32        print(len(rows))
33        # rows = rows[3:]
34
35        for row in rows:
36            data = row.findAll('td')
37            rowData = []
38            rowData.append(str(data[0].string))
39            rowData.append(str2float(data[1].string))
40            rowData.append(str2float(data[2].string))
41            rowData.append(str2float(data[3].string))
42            rowData.append(str2float(data[7].string))
43            rowData.append(str2float(data[10].string))
44            rowData.append(str2float(data[11].string))
45            rowData.append(str2float(data[12].string))
46            All_list.append(rowData)
47
48        with open(place + '.csv', 'w') as file:
49            writer = csv.writer(file, lineterminator='\n')
50            writer.writerows(All_list)
51