くらしTEPCOとは
私は東京電力エナジーパートナー株式会社が提供する電気とガスをまとめて契約するプランを利用しています。契約するとくらしTEPCOというサイトで契約内容や月々の電気・ガス使用量を確認できます。
電気については、月別・日別・時間別に使用量を確認でき、CSV形式でデータをダウンロードできます。
今回はこの電気使用量CSVデータをプログラミング言語pythonを利用してplotlyライブラリで分析してみました。
電気使用量CSVデータの半自動ダウンロードの方法は上記記事で紹介していますので是非ご覧ください。
plotlyとは
plotlyとは、オープンソースのグラフ作成ライブラリです。Python、R、JavaScriptなど、いろいろなプログラミング言語から利用可能です。
特徴はなんと言ってもインタラクティブな操作を可能としているところにあるでしょう。
上記のようなグラフを作ることができます。
再生ボタンを押すと、年ごとの推移をアニメーションでみることができます。
右上のcontinentにある各地域をクリックすると、表示/非表示を切り替えることができます。
各プロットにマウスオーバすると内容が表示されたり、範囲をドラッグすることで拡大表示できたり、右上に表示される「Reset sxes」で縮尺を戻したりと様々なことができます。
いろいろ試してみてください。
上で示したグラフは上記のコードで表示できます。少ないコード量で記載できるところも魅力的ですね。
ちなみに、例で示したグラフは国民1人あたりのGDPと平均寿命の関係を表したものです。
横軸が国民1人あたりのGDP(gdpPercap)、縦軸が平均寿命(LifeExp)、各プロットが国(country)で丸の大きさは人口(pop)を、色は地域(continent)を表しています。
色分けしたことによって、アジア(Asia)やアフリカ(Africa)のGDPは低めなこと、ヨーロッパ(Europa)のGDPは高めなことが一目瞭然ですね。
アニメーションにより、インドや中国のGDP成長の勢いが強いこともや、全体的にGDPが成長するにあたって平均寿命も延びていることがわかります。
python(JupyterLab)ソースコード
JupyterLabで記載したpythonのソースコードはこちらです。
分析結果
こちらが電気使用量の平均を時間帯別にプロットしたグラフになります。
html形式で表示しているので、右側にある凡例をクリックすることで、表示/非表示を切り替えることができます。
このままだとごちゃごちゃしていてわかりにくいので、平日と休日で表示をわけましょう。
平日に対してコロナ前とコロナ禍を表示したグラフが上記になります。
お昼から夕方までの電気使用量について、あきらかにコロナ前よりコロナ禍の方が多くなっていることがわかります。テレワークが増えたためですね。
休日に対してコロナ前とコロナ禍を表示したグラフが上記になります。
休日も、お昼から夕方までの電気使用量について、あきらかにコロナ前よりコロナ禍の方が多くなっていますね。ステイホームで家にいることが多くなったためです。
まとめ
pythonでplotlyを使って我が家の電力使用量を可視化してみました。
データをグラフで視覚的に表現することでわかりやすくなります。plotlyは少ないコード量で記述できますしマウスでインタラクティブに操作可能なので、より内容がわかりやすくなります。
手元にデータがある場合は是非グラフや表で可視化して分析してみましょう！
