常連

注目の的

pandasでTimestamp' objectの日付から期間を絞って行を抽出する方法が分からないので、教えて下さい。

下記のデータフレーム から2017-01-06から2017-01-09までの期間のIDを抽出したいのですが上手くいきません。

dataframe名はdf　です。

id      日付
0	2017-01-05 00:00:00
1	2017-01-05 00:00:00
2	2017-01-07 00:00:00
3	2017-01-07 00:00:00
4	2017-01-09 00:00:00
5	2017-01-10 00:00:00
6	2017-01-12 00:00:00
7	2017-01-13 00:00:00


試したこと

```python
start_date ='2017-01-05 00:00:00'
end_date = '2017-01-15 00:00:00'

df[(df.start_date[start_date:end_date])]

```

エラー

TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> with these indexers [2017-01-05 00:00:00] of <class 'str'>

pandasでTimestamp' objectの日付から期間を絞って行を抽出する方法

### 前提・実現したいこと

`scipy`ライブラリに属する`curve_fit()`という関数を使う際に引数に既に定義済みの関数を与えるのですが、関数の定義をユーザが指定した任意のものを使用したいのですが、何か動的に関数を定義する方法ってあるのでしょうか。

定義する関数`func`には係数が１つ以上与えられ、引数は`(x,係数1, 係数2, ...)`の形を取るようにしたいです。


### 該当のソースコード

```python3
# 式を標準入力から受け取る

# 入力された式が m*x + bだった場合, 以下のような関数を定義したい
def func(x,m,b):
    return m*x + b 


# 入力された式が m*x + b + x**c だった場合、以下のような関数を定義したい'
def func(x,m,b,c):
    return m*x + b + x**c 
```

### 試したこと
式を受け取った後にファイルとして書き込む方法が簡単かつ確実だとは思うのですが、もしそれ以外に何か方法があれば知りたいです。

### 補足情報

Pythonバージョン : `3.7.0`
OS : `OSX`

Python3.xで関数を動的に定義したい

### Python3でメール送信(文字コードエラー)

Python3でメール送信(送信先複数)が出来るようにしたいです。
実装したいのは「件名・本文が書かれているテキストファイルを読み込み、その内容を送信」といった機能です。

現在、件名・タイトルのいずれかに日本語を使用するとエラーが起きてしまいます。

### エラーメッセージ

```
Traceback (most recent call last):
  File "sendmailer.py", line 50, in <module>
    sendmail.sendmail("BBB@example.com,CCC@example.com")
  File "sendmailer.py", line 28, in sendmail
    result = smtp.sendmail( self.sender, recipients_text.split(','), message_body )  # メールの送信
  File "C:\Users\---\AppData\Local\Programs\Python\Python36-32\lib\smtplib.py", line 855, in sendmail
    msg = _fix_eols(msg).encode('ascii')
UnicodeEncodeError: 'ascii' codec can't encode characters in position 106-108: ordinal not in range(128)
```

### 該当のソースコードとテキストファイル

```Python
import smtplib
from smtplib import SMTPException

class SendMail:
    def __init__(self, sender, subject, contents):
        self.sender = sender
        self.subject = subject
        self.contents = contents
    
    def sendmail(self, recipients_text):
        # 接続先 SMTP サーバの定義
        smtp = smtplib.SMTP('smtp.office365.com', 587)  # FQDN とポート番号
        # 認証情報の定義
        user = self.sender  # SMTP サーバに接続するためのユーザ
        password = "password"

        # SMTP サーバへの接続とメールの送信
        try:
            smtp.ehlo()
            smtp.starttls()  # TLS の開始（以降の通信は暗号化される） 
            smtp.ehlo()
            smtp.login(user, password)  # SMTP サーバにログイン
            #ヘッダー
            header = 'To:' + recipients_text + '\n' + 'From: ' + self.sender + '\n' + 'Subject:' + self.subject + '\n'
            #本文
            message_body = header + '\n' + self.contents + '\n\n'

            result = smtp.sendmail( self.sender, recipients_text.split(','), message_body )  # メールの送信
            smtp.quit()  # SMTP セッションの終了と TCP コネクションの切断
        except smtplib.SMTPException as e:
            print("エラーが起きました！送信できません")



#送信者アドレス・送信内容
f = open("mail_content.txt", encoding='utf-8')
#1行目はスキップ
file_contents = f.readlines()
#送信者メールアドレス・件名・本文をテキストファイルから読み込み
Sender = file_contents[1]
Sender = Sender.rstrip("\n")
Subject = file_contents[2]
Subject = Subject.rstrip("\n")
Contents = ""
for i in range(3, len(file_contents)):
    Contents = Contents + file_contents[i]
f.close()

sendmail = SendMail(Sender, Subject, Contents)
sendmail.sendmail("BBB@example.com","CCC@example.com")
```
```
送信者、件名、内容の順番
AAA@example.com
件名
本文
```

###試したこと
```
>>> import sys
>>> sys.getdefaultencoding()
'utf-8'
```

### 補足情報
Python: 3.6.5
テキストファイルの文字コードはUTF-8(BOMなし)

Python3でメール送信(文字コードエラー)

### やりたいこと
検出した物体(ボール)が地面に落ちたことを検出したい
### 質問内容
映像にラインを引き、検出した物体(ボール)がラインと重なったかどうかの
判断をしたいのですがどうすればいいですか？
### 作成したプログラム
カメラからの映像を取得し、限定した範囲だけ物体検出するプログラムを作成しました。
このプログラムに付け加える形にしたいです。
```Python
import cv2
import sys
import numpy as np

xmin,xmax = 112, 483  # 左上,右下のX座標
ymin,ymax = 172, 408  # 左上,右下のy座標

def dilation(dilationSize, kernelSize, img):  # 膨張した画像にして返す
    kernel = np.ones((kernelSize, kernelSize), np.uint8)
    element = cv2.getStructuringElement(cv2.MORPH_RECT, (2 * dilationSize + 1, 2 * dilationSize + 1), (dilationSize, dilationSize))
    dilation_img = cv2.dilate(img, kernel, element)
    return dilation_img


def detect(gray_diff, thresh_diff=100, dilationSize=9, kernelSize=20):  # 一定面積以上の物体を検出
    retval, black_diff = cv2.threshold(gray_diff, thresh_diff, 255, cv2.THRESH_BINARY)  # 2値化
    dilation_img = dilation(dilationSize, kernelSize, black_diff)  # 膨張処理
    img = dilation_img.copy()
    image, contours, hierarchy = cv2.findContours(dilation_img, cv2.RETR_EXTERNAL, cv2.CHAIN_APPROX_SIMPLE,offset=(xmin,ymin))  # 境界線検出

    ball_pos = []

    for i in range(len(contours)):  # 重心位置を計算
        count = len(contours[i])
        area = cv2.contourArea(contours[i])  # 面積計算
        x, y = 0.0, 0.0
        for j in range(count):
            x += contours[i][j][0][0]
            y += contours[i][j][0][1]

        x /= count
        y /= count
        x = int(x)
        y = int(y)
        ball_pos.append([x, y])

    return ball_pos, img


def displayCircle(image, ballList, thickness=5):
    for i in range(len(ballList)):
        x = int(ballList[i][0])
        y = int(ballList[i][1])
        cv2.circle(image, (x, y), 10, (0, 0, 255), thickness)
    return image


def resizeImage(image, w=2, h=2):
    height = image.shape[0]
    width = image.shape[1]
    resizedImage = cv2.resize(image, (int(width / w), int(height / h)))
    return resizedImage


def blackToColor(bImage):
    colorImage = np.array((bImage, bImage, bImage))
    colorImage = colorImage.transpose(1, 2, 0)
    return colorImage


video = cv2.VideoCapture(0)  # videoファイルを読み込む
# fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'MJPG')
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'XVID')

if not video.isOpened():  # ファイルがオープンできない場合の処理.
    print("Could not open video")
    sys.exit()

vidw = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)
vidh = video.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)


ok, frame = video.read()  # 最初のフレームを読み込む
if not ok:
    print('Cannot read video file')
    sys.exit()

frame_pre = frame.copy()
frame_pre[ymin:ymax,xmin:xmax]

while True:
    ok, frame = video.read()  # フレームを読み込む
    if not ok:
        break
    frame_next = frame.copy()

    color_diff = cv2.absdiff(frame_next[ymin:ymax, xmin:xmax], frame_pre[ymin:ymax, xmin:xmax])  # フレーム間の差分計算
    gray_diff = cv2.cvtColor(color_diff, cv2.COLOR_BGR2GRAY)  # グレースケール変換
    retval, black_diff = cv2.threshold(gray_diff,30, 255, cv2.THRESH_BINARY)

    ball, dilation_img = detect(gray_diff)

    frame = displayCircle(frame, ball, 2)  # 丸で加工

    cv2.imshow("Tracking", frame)  # フレームを画面表示
    cv2.imshow("a",color_diff)

    frame_pre = frame_next.copy()  # 次のフレームの読み込み
    frame_pre[ymin:ymax, xmin:xmax]

    k = cv2.waitKey(10) & 0xff  # ESCを押したら中止
    if k == 27:
        break

video.release()
cv2.destroyAllWindows()
```

物体が地面に落ちた位置(バウンド位置)を検出したい

### RaspberryPiでiPhoneを自動ペアリングし、ペアリングされているかどうか判断したい。

Raspberrypi zero wを用いて、bluetoothでスマートフォンを検知しユーザーが部屋にいるのか判断するプログラムを作成しています。

pyBluezを用いてのデバイスのスキャンや、bluetoothctlでiPhoneのペアリング、trustなどを設定などはできています。

しかし、pyBluezを用いてのデバイスのスキャンでは、iPhoneがスリープモードになると検出されず、
bluetoothctlでのペアリングでは、iPhoneのbluetooth ON/OFFなどで自動接続がされません。

何かよい案はないでしょうか？

### 該当のソースコード

```python
#coding:utf-8
import bluetooth
import time
import datetime

old_devices = set()
while True:
    try:
        nearby_devices = bluetooth.discover_devices(lookup_names = True)
    except (IOError,err):
        print(err)
        time.sleep(1)
    else:
        dt = datetime.datetime.now()
        dt_str = dt.strftime("%Y/%m/%d %H:%M:%S")
        new_devices = set(nearby_devices)
        for addr,name in new_devices-old_devices:
            print("+ %s %s %s" % (dt_str, addr, name))
        for addr,name in old_devices-new_devices:
            print("- %s %s %s" % (dt_str, addr, name))
        old_devices = new_devices.copy()
        time.sleep(1)
```

### 試したこと
ペアリングした状態での検出
bluetoothレシーバーの検出
### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
Python = 3.5
Raspbian = 2018-06-27-raspbian-stretch-lite

RaspberryPi zero WH
iPhone6s

RaspberryPiでiPhoneを自動ペアリングし、ペアリングされているかどうか判断したい。

ラズパイにて測定した温度気圧データをGoogleスプレッドシートに上げたいのですが，コードを起動すると，書き込みエラーが出てしまいました．
```Python
python google_spreadsheet.py
Logging sensor measurements to t,h every 30 seconds.
Press Ctrl-C to quit.
Temperature: 25.5 C
Humidity:    51.2 %
Append error, logging in again
```

こちらのサイトを参考にしております．
[リンク内容](https://learn.adafruit.com/dht-humidity-sensing-on-raspberry-pi-with-gdocs-logging/connecting-to-googles-docs-updated)

こちらに従ってAPIを有効化，サービスアカウントキーも取得しております．
取得したアカウントキーの内容もコードに記述いたしました．

```Python
#!/usr/bin/python

# Google Spreadsheet DHT Sensor Data-logging Example

# Depends on the 'gspread' and 'oauth2client' package being installed.  If you
# have pip installed execute:
#   sudo pip install gspread oauth2client

# Also it's _very important_ on the Raspberry Pi to install the python-openssl
# package because the version of Python is a bit old and can fail with Google's
# new OAuth2 based authentication.  Run the following command to install the
# the package:
#   sudo apt-get update
#   sudo apt-get install python-openssl

# Copyright (c) 2014 Adafruit Industries
# Author: Tony DiCola

# Permission is hereby granted, free of charge, to any person obtaining a copy
# of this software and associated documentation files (the "Software"), to deal
# in the Software without restriction, including without limitation the rights
# to use, copy, modify, merge, publish, distribute, sublicense, and/or sell
# copies of the Software, and to permit persons to whom the Software is
# furnished to do so, subject to the following conditions:

# The above copyright notice and this permission notice shall be included in all
# copies or substantial portions of the Software.

# THE SOFTWARE IS PROVIDED "AS IS", WITHOUT WARRANTY OF ANY KIND, EXPRESS OR
# IMPLIED, INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY,
# FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE
# AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER
# LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR OTHERWISE, ARISING FROM,
# OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER DEALINGS IN THE
# SOFTWARE.
import json
import sys
import time
import datetime

import Adafruit_DHT
import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials

# Type of sensor, can be Adafruit_DHT.DHT11, Adafruit_DHT.DHT22, or Adafruit_DHT.AM2302.
DHT_TYPE = Adafruit_DHT.DHT22

# Example of sensor connected to Raspberry Pi pin 23
DHT_PIN  = 23
# Example of sensor connected to Beaglebone Black pin P8_11
#DHT_PIN  = 'P8_11'

# Google Docs OAuth credential JSON file.  Note that the process for authenticating
# with Google docs has changed as of ~April 2015.  You _must_ use OAuth2 to log
# in and authenticate with the gspread library.  Unfortunately this process is much
# more complicated than the old process.  You _must_ carefully follow the steps on
# this page to create a new OAuth service in your Google developer console:
#   http://gspread.readthedocs.org/en/latest/oauth2.html
#
# Once you've followed the steps above you should have downloaded a .json file with
# your OAuth2 credentials.  This file has a name like SpreadsheetData-<gibberish>.json.
# Place that file in the same directory as this python script.
#
# Now one last _very important_ step before updating the spreadsheet will work.
# Go to your spreadsheet in Google Spreadsheet and share it to the email address
# inside the 'client_email' setting in the SpreadsheetData-*.json file.  For example
# if the client_email setting inside the .json file has an email address like:
#   149345334675-md0qff5f0kib41meu20f7d1habos3qcu@developer.gserviceaccount.com
# Then use the File -> Share... command in the spreadsheet to share it with read
# and write acess to the email address above.  If you don't do this step then the
# updates to the sheet will fail!
GDOCS_OAUTH_JSON       = 'gspread1-12bd8xxxxxxx.json'　#取得データを書き込み
ました
# Google Docs spreadsheet name.
GDOCS_SPREADSHEET_NAME = 'xxxxxxxxxxxx' #設定したスプレッドシート名を書き込み

# How long to wait (in seconds) between measurements.
FREQUENCY_SECONDS      = 30


def login_open_sheet(oauth_key_file, spreadsheet):
    """Connect to Google Docs spreadsheet and return the first worksheet."""
    try:
        scope =  ['https://spreadsheets.google.com/feeds',
                  'https://www.googleapis.com/auth/drive']　＃この行を追記しました．
        credentials = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('gspread1-12bd8xxxxxxxxx.json', scope) #取得データを書き込みました
        gc = gspread.authorize(credentials)
        worksheet = gc.open('xxxxxxxxx').sheet1 #設定したスプレッドシート名を書き込みました
        return worksheet
    except Exception as ex:
        print('Unable to login and get spreadsheet.  Check OAuth credentials, spreadsheet name, and make sure spreadsheet is shared to the client_email address in the OAuth .json file!')
        print('Google sheet login failed with error:', ex)
        sys.exit(1)


print('Logging sensor measurements to {0} every {1} seconds.'.format(GDOCS_SPREADSHEET_NAME, FREQUENCY_SECONDS))
print('Press Ctrl-C to quit.')
worksheet = None
while True:
    # Login if necessary.
    if worksheet is None:
        worksheet = login_open_sheet(GDOCS_OAUTH_JSON, GDOCS_SPREADSHEET_NAME)

    # Attempt to get sensor reading.
    humidity, temp = Adafruit_DHT.read(DHT_TYPE, DHT_PIN)

    # Skip to the next reading if a valid measurement couldn't be taken.
    # This might happen if the CPU is under a lot of load and the sensor
    # can't be reliably read (timing is critical to read the sensor).
    if humidity is None or temp is None:
        time.sleep(2)
        continue

    print('Temperature: {0:0.1f} C'.format(temp))
    print('Humidity:    {0:0.1f} %'.format(humidity))

    # Append the data in the spreadsheet, including a timestamp
    try:
        worksheet.append_row((datetime.datetime.now(), temp, humidity))
    except:
        # Error appending data, most likely because credentials are stale.
        # Null out the worksheet so a login is performed at the top of the loop.
        print('Append error, logging in again')
        worksheet = None
        time.sleep(FREQUENCY_SECONDS)
        continue

    # Wait 30 seconds before continuing
    print('Wrote a row to {0}'.format(GDOCS_SPREADSHEET_NAME))
    time.sleep(FREQUENCY_SECONDS)

```
どこが間違っているのか，ご指摘いただけると助かります．

Raspberry　PIにて計測した温度，気圧データをGoogleスプレッドシートに書き込み

<問題>
arduinoからPicマイコンへデータを送信しているのですが、Picマイコンで上手く受け取れていません。
Tera Tarm　で確認したところ、送信した文字が、"9" → "1"に、"B" → "F"に変換されてしまっているようです。文字コードや通信速度も確認しましたが怪しいところが見つかりませんでした。

<現状>
picマイコンは "16F886" を使っています。
MPLABのバージョンもいくつか変更して試しましたが駄目でした。
Tera Tarmを使用していない時もオシロスコープでデータが渡されていることは確認しています。

考えられる可能性をなんでもいいので教えて頂けると助かります。

pic マイコン(割り込み処理と関係する部分のみ)
```C
// Constants
#define	RXBUFSIZE	96	// Serial buffer size
#define	TXBUFSIZE	32	// Serial buffer size
// Work vars
char Servo1; // Servo1 position (0 to 99)
char Servo2; // Servo2 position (0 to 99)
char RxBuf[RXBUFSIZE];	// Recieve queue
char TxBuf[TXBUFSIZE];	// Transmit queue
char Digit[8];	// Digit buffer
char Reply[16];	// Reply data buffer
char Index;	// Result store index

char PortB; // PORTB image copy for asynchronous bit operation
volatile char Tick; // PORTB copy for bit operation
volatile char RxIn;	// Receive queue entry pointer
volatile char RxOut;	// Receive queue output pointer
volatile char TxIn;	// Receive queue entry pointer
volatile char TxOut;	// Receive queue output pointer
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
char RxSense(void)
{
	signed char i;
	i = RxIn - RxOut;	// Check queued number
	if(i < 0)	// Negative? (may wraped queue index)
		i += RXBUFSIZE;	// Make it plus
	return i;	// Return with queued number
}
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
char GetChar(void)
{
	char	i;
	while(!RxSense());	// Wait untill receive data has come
	i = RxBuf[RxOut];	// Get queued data
	if(RxOut == RXBUFSIZE - 1)	// Reach to the end of the queue?
		RxOut = 0;	// Go to top again (ring buffer)
	else
		RxOut++;	// Advance get pointer
	return i;	// Return with received data
}
ーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーーー
//	Main
//
main()
{
	char i;
	while(!(OSCCON & 0x04)); // Wait untill HFINTOSC is stabled

// Clock setup
	OSCCON = 0x71; // Set prescaler 8MHz and use internal clock

// Set port direction & purpose
	ANSEL = 0x00; // Set PA0 & PA1 is analog input 0x03
	PORTA = 0x00;	// Clear PORTA
	PortB = 0x30;	// Clear PORTB & set servo ports
	PORTB = PortB;	// Set PORT B data
	PORTC = 0x00;	// Clear PORTC
	TRISA = 0x0f; // Set PA4,5,6,7 output
	TRISB = 0xc0; // Set PB0,1,2,3,4,5 output
	TRISC = 0xc0; // Set PC0,1,2,3,4,5 output

//	Setup variables
	Servo1 = 99;	// Set default servo1 position
	Servo2 = 50;	// Set default servo2 position
	RxIn = 0; RxOut = 0;	// Clear receive queue pointers
	TxIn = 0; TxOut = 0;	// Clear tansmit queue pointers

// Setup serial port
	SPBRG = 12; // Set 9600bps of 8MHz clock
	RCSTA = 0x80; // Enable TX & RX pin
	TXEN = 1; // Enable TX
	CREN = 1;	// Enable RX
	RCIE = 1;		// Enable serial receive interrupts

//	Set A/D converter
	ADCON0 = 0x81;	// A/D clock source is FOSC/32 & enable A/D logic
	ADCON1 = 0x80;	// Set A/D result format is right justified

//	Setup TIMER
	OPTION_REG = 0x84; // Prescaler = 64 TIMER0 tick will 16uS OSC 8MHz/4/32
	TMR1ON = 1; // Enable TIMER1
	TMR1IE = 1; // Enable TIMER1 interrupts
	T2CON = 0x0f; // Enable TIMER2 & prescaler 1:4 & postscaler 1:8

//	Enable interrupts
	PEIE = 1; // Enable peripheral interrupts
	GIE = 1; // Enable global interrupts

//	Start main loop
	for(;;)
	{

//	Receive process
		if(RxSense())
		{
                    if(RXBUFSIZE != 0){
                    // Serial data has come from WiFi module
			i = GetChar();	// Get one byte
			switch(i)	// Only ACT A,B,C
			{
			case 'A':	// Servo 1?
				Servo1 = GetValue();	// Get servo 1 value
				break;
			case 'B':	// Servo 1?
				Servo2 = GetValue();	// Get servo 2 value
				break;
			case 'D':	// Temperture ?
			case 'E':	// Variable register??
				GetValue();	// Get value and skip
				break;

			}
                }
                    else{
                        Servo1=99;
                        Servo2=50;
                    }
		}
         }
```

PICマイコン シリアル通信 文字化け

表題の通りになります。
Raspberry pi にOPENVPNを導入するメソッドとして「piVPN」を使用し,
Raspberry Pi にてVPNサーバーを構築したのですが,速度が極端に遅く,助言を頂きたいです

### 試してみたこと,詳しい状況について
### 1.Spped test の結果
```
#Spped testの結果
Retrieving speedtest.net configuration...
Testing from Asahi Net (XXX.XXX.XXX.XX)...
Retrieving speedtest.net server list...
Selecting best server based on ping...
Hosted by OPEN Project (via 20G SINET) (YYY) [ZZZ km]: 16.524 ms
Testing download speed.................................................................
Download: 16.93 Mbit/s
Testing upload speed..................................................................
Upload: 18.79 Mbit/s
```
本Raspberry PiにはWordPressも導入しており,
ブログの描画について特に遅いと感じたことなどもないので
Raspberry Pi 自体の通信性能に問題はなさそうです。

### 2.ポートの競合について
https://teratail.com/questions/147152
↑の質問をする前,apacheとPiVPNを共存させ,
443ポートの競合が発生しうる環境を作成したことがあるのですが,
その時もPiVPNは速度が極端に遅く,443ポートの競合が起きているのかなあ思いました。

そこで,競合回避する設定(sslhを使用した443ポートを複数のポートに橋渡し)を構築したのですが,それでもPiVPNの速度が極端に遅かったため,競合が問題だったというわけではなさそうです。(まあ競合してた時はApacheが死ぬみたいなことも起きてたので改善する必要自体はあったんですが)

### 3.OPENVPNのログについて
```
#var/log/OPENVPN.log
vpn-server[513]: TCP connection established with [AF_INET]127.0.0.1:53272
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 TLS: Initial packet from [AF_INET]127.0.0.1:53272, sid=2b273fcc b98b432f
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 VERIFY OK: depth=1, CN=ChangeMe
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 Validating certificate key usage
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 ++ Certificate has key usage  0080, expects 0080
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 VERIFY KU OK
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 Validating certificate extended key usage
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 ++ Certificate has EKU (str) TLS Web Client Authentication, expects TLS Web Client Authentication
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 VERIFY EKU OK
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 VERIFY OK: depth=0, CN=android
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_GUI_VER=OC30Android
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_VER=3.2
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_PLAT=android
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_NCP=2
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_TCPNL=1
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_PROTO=2
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_LZ4=1
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 peer info: IV_AUTO_SESS=1
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 Control Channel: TLSv1.2, cipher TLSv1/SSLv3 ECDHE-RSA-AES256-GCM-SHA384, 2048 bit RSA
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: 127.0.0.1:53272 [android] Peer Connection Initiated with [AF_INET]127.0.0.1:53272
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 MULTI_sva: pool returned IPv4=10.8.0.2, IPv6=(Not enabled)
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 MULTI: Learn: 10.8.0.2 -> android/127.0.0.1:53272
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 MULTI: primary virtual IP for android/127.0.0.1:53272: 10.8.0.2
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 PUSH: Received control message: 'PUSH_REQUEST'
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 SENT CONTROL [android]: 'PUSH_REPLY,dhcp-option DNS 8.8.8.8,dhcp-option DNS 8.8.4.4,block-outside-dns,redirect-gateway def1,route-gateway 10.8.0.1,topology subnet,ping 1800,ping-restart 3600,ifconfig 10.8.0.2 255.255.255.0,peer-id 0,cipher AES-256-GCM' (status=1)
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 Data Channel Encrypt: Cipher 'AES-256-GCM' initialized with 256 bit key
Sep 19 10:49:23 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 Data Channel Decrypt: Cipher 'AES-256-GCM' initialized with 256 bit key
Sep 19 10:49:50 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 Connection reset, restarting [0]
Sep 19 10:49:50 raspberrypi ovpn-server[513]: android/127.0.0.1:53272 SIGUSR1[soft,connection-reset] received, client-instance restarting
```
こんな感じでした。特にエラーなどが起きているわけではない・・・？？？

### 補足
OPENVPN以外のVPNソフトによる解決は現在考えていないです。 
⇒ softether等は本質問が解決できそうになかった際に検討します。
⇒ 今はsslh対応の範囲内で解決したいのでご理解よろしくお願いします。

何か,他に見直すべき設定,アイデア等ございましたらよろしくお願いします。

PiVPNについて 通信速度が非常に遅いのを改善したい

### 前提・実現したいこと

RaspberryPiからArduinoにシリアル通信でデータを送りたいです。
その過程でBluetoothを無効化せずにシリアル通信をしたいです。

### 発生している問題・エラーメッセージ

```
Arduinoへデータが来てない(つまり、シリアル通信ができてない)様子です。
下のコードでいうならLEDが光らないという状態です。
```

### 該当のソースコード
RaspberryPi側
```python
# coding: utf-8

import serial
import time

ser = serial.Serial('/dev/ttyS0', 115200)
time.sleep(2)  #Arduinoのブート待ち
print ser.portstr
while 1:
     ser.write('a')
ser.close()

```
Arduino側
```Arduino
#define LED_PIN (3)
byte val;

void setup(){
  Serial.begin(115200);
  pinMode(LED_PIN, OUTPUT);
  pinMode(8,OUTPUT);
  pinMode(9,INPUT);
  digitalWrite(LED_PIN, LOW);
  digitalWrite(8,HIGH);
  //Serial.write(val);
}

void loop(){
  if(Serial.available() > 0){
    val = Serial.read();
    //Serial.write(val);
    if(val == 'a'){
      if(digitalRead(9)==LOW){
        digitalWrite(LED_PIN, HIGH);
      }else{
        digitalWrite(LED_PIN, LOW);
      }
    }else{
      digitalWrite(LED_PIN, LOW);
    }
  }
}
```

### 試したこと

sudo raspi-configにてシリアル通信の設定

/boot/config.txtに「enable_uart=1」と「core_freq=250」と「dtoverlay=pi3-miniuart-bt」を書き込む

ボーレートを115200だけでなく9600なども試す

### 補足情報
RaspberryPiにはUSB to microUSBのケーブルを差し、USBシリアル変換モジュール(http://akizukidenshi.com/catalog/g/gM-08461/)を介してジャンパー線でArduinoのVin,GND,RXに接続してます

Arduino側からRaspberryPiへはデータを送信しないです

ArduinoとRaspberryPi間でシリアル通信ができたら、後々はRX232Cとシリアル通信をするつもりなので、USB to Type-Bのケーブルを使わない方法を教えていただきたいです
(USB to Type-Bのケーブルを使用したところ、シリアル通信はできました)

PythonもArduino言語もまだまだでプログラマーとして知識も浅く、至らない点も多くありますが、何卒よろしくお願いします

〇〇のファイルを見せてほしい、等ありましたら仰って下さい

また、「このやり方の方がやりやすい/わかりやすいよ」というのがありましたら教えていただきたいです

RaspberryPiでBluetoothを生かしつつシリアル通信がしたい

### 前提・実現したいこと

RaspberryPi3 ModelBでGPSモジュールを使って緯度経度情報を取得したいです。
実行すると以下のエラーが出てしまいます。

### 発生している問題・エラーメッセージ

pi@raspberrypi:~/Desktop $ sudo python3 01.py
Traceback (most recent call last):
  File "01.py", line 6, in <module>
    gps = micropyGPS.MicropyGPS(9, 'dd') # MicroGPSオブジェクトを生成する。
AttributeError: module 'micropyGPS' has no attribute 'MicropyGPS'

### 該当のソースコード

```Python

import serial
import micropyGPS
import threading
import time

gps = micropyGPS.MicropyGPS(9, 'dd') # MicroGPSオブジェクトを生成する。
                                     # 引数はタイムゾーンの時差と出力フォーマット

def rungps(): # GPSモジュールを読み、GPSオブジェクトを更新する
    s = serial.Serial('/dev/serial0', 9600, timeout=10)
    s.readline() # 最初の1行は中途半端なデーターが読めることがあるので、捨てる
    while True:
        sentence = s.readline().decode('utf-8') # GPSデーターを読み、文字列に変換する
        if sentence[0] != '$': # 先頭が'$'でなければ捨てる
            continue
        for x in sentence: # 読んだ文字列を解析してGPSオブジェクトにデーターを追加、更新する
            gps.update(x)

gpsthread = threading.Thread(target=rungps, args=()) # 上の関数を実行するスレッドを生成
gpsthread.daemon = True
gpsthread.start() # スレッドを起動

while True:
    if gps.clean_sentences > 20: # ちゃんとしたデーターがある程度たまったら出力する
        h = gps.timestamp[0] if gps.timestamp[0] < 24 else gps.timestamp[0] - 24
        print('%2d:%02d:%04.1f' % (h, gps.timestamp[1], gps.timestamp[2]))
        print('緯度経度: %2.8f, %2.8f' % (gps.latitude[0], gps.longitude[0]))
        print('海抜: %f' % gps.altitude)
        print(gps.satellites_used)
        print('衛星番号: (仰角, 方位角, SN比)')
        for k, v in gps.satellite_data.items():
            print('%d: %s' % (k, v))
        print('')
    time.sleep(3.0)


```

### 試したこと

"AttributeError"と検索して調べたところ
・ファイル名の変更
というキーワードが引っかかったのでこれをもとに
・Desktop上にある"micropyGPS"というフォルダ名の変更
・上記フォルダ内にある"micropyGPS.py"というファイル名の変更
・"01.py"にある"micropyGPS.MicropyGPS"の"."より後半部の名前の変更
以上を行いましたが相変わらずエラー表示でした。

### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）

[参考にさせていただいたサイト(これを見ながら進めていました)](https://qiita.com/AmbientData/items/fff54c8ac8ec95aeeee6)

RaspberryPi3 ModelBでGPSモジュールを使って緯度経度情報を取得したい

解決したい内容は題名の通りです。
1台だけでデータを取得することはできました。
2台から同時にArduinoで取得したセンサの値をpythonで取得したいです。
やり方を知っている人は教えてほしいです。
1台だけからデータを取得した際のコードは以下の通りです。
```python
import serial

ser = serial.Serial('/dev/rfcomm0',9600,timeout=None)

while True:
    line = ser.readline()
    print(line)

ser.clone()
```
よろしくお願いします。

PythonでSerialモジュールを使い2台のArduinoから同時にデータを取得する

### 前提・実現したいこと
pythonに限らずプログラミング自体が初心者です。
至らぬ点が多々ありますが何卒よろしくお願い致します。

海流や風速の時系列データから以下のようなグラフをpythonで作成したいのですが、
やり方がわからずに苦しんでいます。
初心者用の本は読んだりしているのですが、参考になる記述が少ない状況です。

![![イメージ説明](b019eefc550848b751327ca89c807401.jpeg)
![!イメージ説明](cb6af35ce9e9574f10adf30440b19a2a.jpeg)



以下のような、流速(cm/s)と流れる方向(360°表記：北0度～東90度～南180度～西270度～)を
10分毎に計測したデータのcsvファイルをpandasを用いて読み込みます。

日時    流速    流向
2018/5/29 13:20  22.3  18.9
2018/5/29 13:30  22.3  28.4
2018/5/29 13:40  24.2  36.4
2018/5/29 13:50  24.9  38.6
2018/5/29 14:00  25.7  39.7
2018/5/29 14:10  24.5  41.3
・・・・・・・・・・・・・・・
2018/10/18 11:00 23.3  355.9 

それをnumpyでベクトルを成分に分けます。

```ここに言語を入力
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

#
df = pd.read_csv('ocean_current.csv',encoding='ANSI')
dt = df['日時']
a = df['流速']
b = df['流向']

#
x = np.sin(b)
y = np.cos(b)

u = a*x
v = a*y

#
fig,ax = plt.subplots(1, 1, figsize=(16,6))
```
ここから先どのようにしたら良いのかがわかりません。
ベクトルを扱うax.quiverやax.quiverkeyに軽く触れられているページは多くありましたが、
細かく解説してある本やページが無くて苦しんでいます。
特に日時の扱いに苦慮しております。

漠然としたご質問で大変申し訳ありませんが、
どなたかご教授頂けませんでしょうか？

時系列ベクトル図の作成方法について（python）

以下のデータをフーリエ変換しています。
```
date=[0.015625, 0.015625, 0.0625, 0.03515625, 0.09765625, 0.048095703125, 0.10357666015625, 0.07080078125, 0.17388343811035156, 0.13126850128173828, 0.2402327060699463, 0.17284822463989258, 0.26214931160211563, 0.1704627461731434, 0.25162281142547727, 0.15652238787151873, 0.22783483436796814, 0.12990689981961623, 0.1822412261408317, 0.08294962953823415, 0.11317331792179175, 0.0389063490084709, 0.056472000307913106, 0.005247288913015069, 0.009530311218974852, 0.005017450124746858, 0.0015365243368495318, 0.019833988591996476, 0.004779612072076682, 0.03359424834958215, 0.01336109187288527, 0.07296953486201782, 0.07118835430567244, 0.20142962808299264, 0.16327255228856913, 0.2845359127984799, 0.19719090119404797, 0.2510062185645254, 0.13409349144758365, 0.21390037959972297, 0.14605373301204233, 0.22151710012483006, 0.13282687534961274, 0.21408555469675444, 0.11668752550020667, 0.14086572084977306, 0.04890294330442227, 0.0752691630432859, 0.02164490058919605, 0.039182745264478534]
```
図のように周期的になりますが、途中で切れてしまっているので、窓関数blackmanに通してから、フーリエ変換しましたが、0と50辺りに飛びがでてしまい、また周期的な図と比べても来て欲しい場所の値（26辺り？）にピークがきません。
![イメージ説明](721622c5abf6acc8eef181184a456953.png)
```python
from scipy import signal
itr = 50
w = signal.blackman(itr)
#plt.figure()
windowdate = date[0:itr]*w[0:itr]
#plt.plot(windowdate)
f = np.fft.fft(windowdate)
f_abs =np.abs(f)
plt.xticks(np.arange(0,itr,10))
plt.bar(time,f_abs)
plt.show()
```

フーリエ変換が上手くいかない

プログラミング初心者のため拙い説明ですがよろしくお願いします…。

### 実現したいこと
numpy.loadtxtで連番のcsvデータ(data_1.csv、data_2.csv、data_3.csv、、)を大量に読み込む際に、一つずつloadtxtを書くのではなくfor文で一気に読み込みたいです。


### 該当のソースコード

```python
import numpy

data_1 = numpy.loadtxt("data_1.csv", delimiter=",")
data_2 = numpy.loadtxt("data_2.csv", delimiter=",")
data_3 = numpy.loadtxt("data_3.csv", delimiter=",")
data_4 = numpy.loadtxt("data_4.csv", delimiter=",")
data_5 = numpy.loadtxt("data_5.csv", delimiter=",")
data_6 = numpy.loadtxt("data_6.csv", delimiter=",")
data_7 = numpy.loadtxt("data_7.csv", delimiter=",")
data_8 = numpy.loadtxt("data_8.csv", delimiter=",")
data_9 = numpy.loadtxt("data_9.csv", delimiter=",")
data_10 = numpy.loadtxt("data_10.csv", delimiter=",")
```
以上のように連番のcsvファイルを読み込み、それぞれをdata_1,data_2,,,としています。
これをfor文で省略したいです。
なお読み込むcsvファイルはそれぞれデータ項目の数が異なるため、data_1、data_2、、は行・列の数が異なる二次元配列の形になっています。



### 補足情報（FW/ツールのバージョンなど）
なにか必要な情報ありましたら補足しますのでコメントお願いします。

連番のcsvファイルをnumpy.loadtxtで一気に読み込みたい

## 解決したいこと

特定の列を、Datetime型に変換したい。

## 現在の状況

あるEXCELデータをPandasで読み込み、データフレームに変換しました。

以下はデータフレームの一部です。
|itemID|発送日|売上|
|:--|:--:|--:|
|233|2018-04-10 00:08:55|2000
234|2018-04-10 00:08:56|3000
236|42279|3000

（実際は、100万行＊１５列のデータフレーム）

"日付"列を、DatetimeIndexに型変換しようとしたところ

```python
df["発送日"] = pd.to_datetime(df["発送日"])

ValueError: mixed datetimes and integers in passed array

```

となります。

特定の行を調べたところ、

**2018-04-10 00:08:55
**
のようなタイプの値と、

**42729（日付シリアル値）
**
が混在していることがわかりました。

###　教えていただきたいこと

- １００万行の中から、日付シリアル値になってしまってる範囲を特定し
- 日付シリアル値をyyyy:mm:dd 00:00:00 のタイプに戻す

方法をアドバイスいただけませんでしょうか。



何卒よろしくお願いいたします。

Pandasで日付シリアル値が混在する列をDatetime型に変更する方法

いつもお世話になります。プログラミング初心者です。
10分毎に観測したデータのデータフレームより、
n行ごとに平均化したデータフレームを作成してグラフ化まで
もっていきたいと考えています。

              datetime       a       b    group
0  2018-05-29 20:00:00     19.3    46.2      0
1  2018-05-29 20:10:00     20.2    46.7      0
2  2018-05-29 20:20:00     21.7    47.4      0
3  2018-05-29 20:30:00     23.7    47.3      0
4  2018-05-29 20:40:00     25.3    45.7      0
5  2018-05-29 20:50:00     26.9    45.7      0
6  2018-05-29 21:00:00     27.0    48.5      1
7  2018-05-29 21:10:00     32.1    40.6      1
8  2018-05-29 21:20:00     32.6    38.0      1
9  2018-05-29 21:30:00     31.8    37.3      1
10 2018-05-29 21:40:00     31.4    42.4      1
11 2018-05-29 21:50:00     32.9    42.4      1

例えば、上記のようなデータセットを読み込み、
他の皆様の質問を頼りに、groupbyを用いて以下のようにしてみましたが、   

```python
#モジュールのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

#csvの読み込み
df = pd.read_csv('XXX.csv',encoding='ANSI',parse_dates=[0])

#datetimeindexの作成
index = pd.date_range

#グループ番号を付け加える
n = 6
df['group'] =  [x // n for x in range(0,len(df))]

#n要素ごとの平均値を求める
dfg = df.groupby("group").mean()

print(df)
print(dfg)
```
こうすると、以下のようなデータセットが出来上がります。

             a     b
group                    
0        22.85  46.500000
1        31.30  41.533333

見ると2要素の3行毎の平均値ができてはいるのですが、
これですと、datetimeの列が抜けており、時系列グラフに表す時に少し不都合です。

例えば、
group datetime     a     b           
o 2018-5-29 20:   22.85  46.500000
1 2018-5-29 21:   31.30  41.533333

のような形、つまり6行ごとにまとめた日時を挿入したデータフレームを作りたいのです。
何か良い方法はありませんでしょうか？初歩的な質問で申し訳ありません。
よろしくお願い致します。

**※追記**
```
#モジュールのインポート
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
import numpy as np

#csvの読み込み
df = pd.read_csv('ocean_current1.csv',encoding='ANSI',parse_dates=[0],index_col=[0])

#期間毎の平均値を求める(1H)
dfg = df.resample('1H').mean()

#列データに記号を指定
dt = dfg['datetime']
a = dfg['a']
b = dfg['b']

#流向の度数→radian変換
c = np.radians(b)
#ベクトルの成分計算
u = a*np.sin(c)
v = a*np.cos(c)

KeyError: 'datetime'

```

時系列データフレームのn行ごとの平均値作成について

# 実現したいこと

## 元データのデータフレーム

|category|itemid|sales|itemname|ymd|
|:--|:--:|--:|
|ドラッグ| B007SULMMK |300|ミューズ|2018-04-01|
|ドラッグ| B007SULMMK |600|ミューズ|2018-03-02|
|ドラッグ| B007SULMMK |600|ミューズ|2018-10-25|
|ホーム| B004M8BBF4 |646|スコッチブライト|2018-10-25|
|ベビー| B004M8BBF4 |882|オオサキメディカル|2018-10-22|

## 実現したいデータフレーム

|category|itemid|sales|itemname|
|:--|:--:|--:|
|ドラッグ| B007SULMMK |1500|ミューズ|
|ホーム| B004M8BBF4 |646|スコッチブライト|
|ベビー| B004M8BBF4 |882|オオサキメディカル|

# 実際にやったこと

```python
grouped_df = df.groupby('itemid')
print(grouped_df.sum())
```


nitemidでgroupbyを使って、集計をしました。その後、sum()にて数字を合計しました。
すると、sum()で合計ができるsalesは合計値が算出できましたが、それ以外のデータが表示されません。


# 解決したいこと


- itemidの隣列にitemnameやcategoryも表示したい

です。

そもそもこのような場合、groupbyが不適切なのか含めて、ご教授いただけますでしょうか。

何卒よろしくお願い致します。

PandasでGroupbyし、SUMで演算できない要素も表示したいです

### 実現したいこと
ある変数をバッチ処理/時系列で取得しています。
その際、下記2点の処理を行いたいです。（いずれが良いかは未決）
1）1秒間隔の連続データが続く間を「1回」とする
2）上記1かつ1バッチの変数に変化（主に減少）があった場合を「1回」とする。

### データ構造
	datetime	　　　　　　　　val
0	2018-10-18T00:00:00	350
1	2018-10-18T00:00:10	350
2	2018-10-18T00:00:11	350
3	2018-10-18T00:00:12	350
4	2018-10-18T00:00:13	350
5	2018-10-18T00:00:14	350
6	2018-10-18T00:00:15	350
7	2018-10-18T00:00:16	350
8	2018-10-18T00:00:17	350
9	2018-10-18T00:00:18	350
10	2018-10-18T00:00:19	350
11	2018-10-18T00:01:00	350
12	2018-10-18T00:01:44	350
13	2018-10-18T00:01:45	350
14	2018-10-18T00:01:46	350
15	2018-10-18T00:01:47	350
16	2018-10-18T00:01:48	350
17	2018-10-18T00:01:49	350
18	2018-10-18T00:01:50	350
19	2018-10-18T00:01:51	350
20	2018-10-18T00:01:52	350
21	2018-10-18T00:01:53	38
22	2018-10-18T00:02:00	38
23	2018-10-18T00:03:00	38
24	2018-10-18T00:03:14	38
25	2018-10-18T00:03:15	38
26	2018-10-18T00:03:16	38
27	2018-10-18T00:03:17	38
28	2018-10-18T00:03:18	38
29	2018-10-18T00:03:19	38
30	2018-10-18T00:03:20	38
31	2018-10-18T00:03:21	38
32	2018-10-18T00:03:22	38
33	2018-10-18T00:03:23	0


### **目的からのデータ詳細説明**
1）1秒間隔の連続データが続く間を「1回」とする。
1行目から10行目を「1」、12行目から21行目までを「2」、24行目から33行目までを「3」としたい。

2）上記1かつ1バッチの変数に変化（主に減少）があった場合を「1回」とする。
※1バッチ間で変数初値と終値に差があることが前提となります。
1行目から10行目は対象外、12行目から21行目までを「1」、24行目から33行目までを「2」としたい。


### 環境
windows10
python:3.6

### 試行してみたこと
mapを使い、手動で回数を振ることも考えましたが膨大なデータセットでは必ずミスをします。
何とかプログラミングで解決したいと考えていますのでご教授いただけると幸甚です。
よろしくお願いいたします。

python バッチ時系列データのカウント

早明浦ダムのリアルタイムダム諸量一覧表のCSVを読み込んでグラフ化したいのですが
年月日と時刻を結合してdatetime型にしたいのですがうまくいきません。

日付だけだと
parse_dates=['年月日']
でdatetime型になるのですが

年月日と時刻を結合すると
parse_dates={'日時':['年月日', '時刻']}
objectになります。

どのようにすればdatetime型になるのでしょうか？

```python
import pandas as pd

import requests
from urllib.parse import urljoin
from bs4 import BeautifulSoup

# 早明浦ダムのリアルタイムダム諸量一覧表
url = 'http://www1.river.go.jp/cgi-bin/DspDamData.exe?ID=1368080700010&KIND=3&PAGE=0'

r = requests.get(url)

if r.status_code == requests.codes.ok:

    soup = BeautifulSoup(r.content, 'html.parser')

    link = urljoin(url, soup.select_one('body > center > p > a').get('href'))

    df = pd.read_csv(
        link,
        skiprows=9,
        encoding='shift_jis',
        names=[
            '年月日', '時刻', '流域平均雨量', '流域平均雨量属性', '貯水量', '貯水量属性', '流入量', '流入量属性',
            '放流量', '放流量属性', '貯水率', '貯水率属性'],
        parse_dates=['年月日']
    )
```