공공API - 기상(종관기상관측) R로 가지고 오기
기상정보를 활용하기 위해서 주로 기상자료개방포털에서 종관기상관측 데이터를 가지고 오긴 했는데 이를 매일 수작업으로 가지고 오다가 보니 오픈 API를 지원하는 것을 알게 되어서 간단하게 짜보았다.
아래 코드는 서울시를 비롯한 주요 광역시의 2018년 이후 기상데이터를 가지고 와서 특정 두 기간(18/12/01 ~ 19/01/07, 19/12/01 ~ 20/01/07) 중 평균기온의 분포를 Box Plot으로 보는 것이다.
업의 특성상 평일과 휴일간의 수치 변동이 큰 관계로 평일과 휴일을 나눠서 보았다. 연휴정보 역시 공공 API를 통해 데이터를 가지고 왔다. 관련된 코드는 xwMOOC에서 확인할 수 있다. 단 그대로 쓸 경우 2010.10.03일이 개천절이면서 동시에 추석이다 보니 레코드가 두 개가 들어 있는 바 이 부분은 정리할 필요가 있다. 아울러 지금은 모르겠는데 데이터를 받을 때 당시에 2020년 연휴정보는 포함이 되어 있지 않아 수작업으로 기입하였다.
참고로 아래 코드를 사용하기 위해서는 기상자료개방포털에서 API Key 발급이 필요하고 최상단과 최하단에 위치한 <code>, </code>를 지워야 한다.
# Library Load
rm(list=ls())
library(tidyverse)
library(httr)
library(rvest)
library(jsonlite)
library(lubridate)
#library(gridExtra)
# Variable Setting
default_url <- "https://data.kma.go.kr/apiData/getData"
getWeatherData <- function(type='json',dataCd = 'ASOS',dateCd = 'DAY',startDt,endDt,stnIds = 108){
flag <- TRUE
res <- GET(url = default_url,
query = list(type=type,
dataCd = dataCd,
dateCd = dateCd,
startDt= startDt,
endDt = endDt,
stnIds = stnIds,
schListCnt = as.numeric(as.Date(as.character(endDt),format='%Y%m%d') - as.Date(as.character(startDt),format='%Y%m%d')) + 1,
pageIndex = 1,
apiKey = Sys.getenv('WEATHER_D_TOKEN')))
if(flag){
json <- res %>% content(as = 'text', encoding = 'UTF-8') %>% fromJSON()
temp_df <- as.data.frame(json$info[4])
temp_df <- data.table(temp_df[,c('TM',"STN_ID","STN_NM",'MIN_TA','MAX_TA','AVG_TA','SUM_RN','SUM_RN_DUR'),]) # sum_rn 일강수량, min_ta 최저기온, max_ta 최고 기온
return(temp_df)
}else{
print('데이터가 조회되지 않않습니다. URL 확인 부탁드립니다.')
} #에러 처리는 우선 적당히 마무리
}
result <- data.table()
stn_list <- c(108,112,133,143,152,156,159)
for(i in 1:length(stn_list)){
cat('현재 진행하는 지점 번호: ',stn_list[i],"\n")
temp_df <- getWeatherData(startDt = 20180101, endDt = 20200107, stnIds = stn_list[i])
result <- rbind(result,temp_df)
cat('종료\n')
}
#백업
write.csv(result,"./data/200108_weather.csv",row.names = F)
##### 전처리 ----
names(result)[1] <- 'std_dt'
names(result) <- sapply(names(result),tolower)
result$std_dt <- ymd(result$std_dt)
result$day <- weekdays(result$std_dt)
holidays <- fread("./data/holiday.csv")
holidays$holiday_dt <- ymd(holidays$holiday_dt)
holidays[,day := NULL,]
holidays[which(duplicated(holidays$holiday_dt))]
holidays <- holidays[holiday_nm != '개천절' & holiday_dt !='2017-10-03',,]
holidays[which(duplicated(holidays$holiday_dt))]
setkey(result,std_dt)
setkey(holidays,holiday_dt)
result <- holidays[result]
names(result)[1] <- 'std_dt'
#휴일 여부 추가
result$yn_wkday <- ifelse((result$day %in% c('토요일','일요일') | !is.na(result$holiday_nm)),1,0)
result[format(result$std_dt,"%m-%d") == '05-01','yn_wkday'] <- 1
result <- data.table(result)
result$yn_wkday <- as.factor(result$yn_wkday)
result$yn_wkday <- ifelse(result$yn_wkday == 1,'휴일','평일')
group_df <- result[between(std_dt,'2018-12-01','2019-01-07') | between(std_dt,'2019-12-01','2020-01-07'),,]
group_df$group <- ifelse(between(group_df$std_dt,'2018-12-01','2019-01-07'),"전년","올해")
group_df[yn_wkday == '휴일' & group=='올해',,]
group_df %>% ggplot(aes(x=yn_wkday,y=avg_ta,fill=group)) + geom_boxplot(outlier.color = 'red') +
scale_y_continuous(breaks = seq(-15, 15, by = 1)) + ggtitle("전년 동기 평균 기온 분포(전년: 18/12/01 ~ 19/01/07, 올해: 19/12/01 ~ 20/01/07)") +
labs(x='휴일구분',y='평균기온',fill='구분') + theme_bw() + theme(axis.text.x = element_text(angle = 45, hjust = 1),plot.title = element_text(size = 20, face = "bold")) + facet_grid(. ~ stn_nm)
