前○時間平均の降雨データをmatplotlibのbarで正確に書く

本記事のデータはGitHub - computational-sediment-hyd/storageFunctionにあります。

github.com

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観測された降雨データの多くは前○時間平均で整理されています。

前○時間平均とは、例えば、1時間間隔の観測データで1/1 12:00の観測値が、1/1 11:00～12:00の平均値を示すことです。

参考：降水量とは？降水量の測り方や目安 ｜ お天気.com

ポイントは2点

• alignを"edge"とする。
  • barの起点は標準ではcenterのためedgeにする。
• widthを-サンプリング時間/24とする。
  • 時間軸の場合、width:1が1日となる。そのため、サンプリング時間（hr）/24とする。
  • widthは起点からx軸の+方向に設定するため、前平均を考慮すると-標記になる。

サンプルとして、30分間隔の雨量データのグラフを書いてみる。

import pandas as pd
dfrain = pd.read_csv('rain.csv', index_col='date', parse_dates=True)
dfrain

	rainfall
date
2019-10-11 09:00:00	0.000000
2019-10-11 09:30:00	0.000000
2019-10-11 10:00:00	0.000000
2019-10-11 10:30:00	0.132632
2019-10-11 11:00:00	0.090526
...	...
2019-10-14 06:30:00	0.202105
2019-10-14 07:00:00	0.235789
2019-10-14 07:30:00	0.231579
2019-10-14 08:00:00	0.117895
2019-10-14 08:30:00	0.261053

144 rows × 1 columns

import matplotlib.pyplot as plt
fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,5))
ax.bar(dfrain.index[:7], dfrain['rainfall'].values[:7].flatten(),  edgecolor="k", width=-0.5/24,  align="edge")
ax.xaxis_date() #自動で型を判断するため無くても良いが、念のため記述。
plt.show()

ついでに流出解析っぽい絵(y軸を2軸、降雨の軸を反転)も書いてみる。

ポイントは、

• x軸を共有してy軸を2つ設定する。
• 降雨軸のylimを（最大表示範囲、最小表示範囲）に設定する。

です。

dfQ = pd.read_csv('宮ヶ瀬ダムobs.csv', index_col='date', parse_dates=True)
dfQ= dfQ['2019/10/11':'2019/10/14']
dfQ

	流域平均雨量[mm/h]	貯水量[×10^3 m3]	流入量[m3/s]	放流量[m3/s]	貯水率[%]
date
2019-10-11 00:00:00	NaN	138326.0	2.41	0.00	100.0
2019-10-11 01:00:00	NaN	138367.0	5.04	0.00	100.0
2019-10-11 02:00:00	NaN	138408.0	8.19	18.86	100.0
2019-10-11 03:00:00	NaN	138367.0	8.19	18.96	100.0
2019-10-11 04:00:00	NaN	138326.0	5.19	19.12	100.0
...	...	...	...	...	...
2019-10-14 19:00:00	NaN	173298.0	39.80	55.52	100.0
2019-10-14 20:00:00	NaN	173255.0	38.30	55.51	100.0
2019-10-14 21:00:00	NaN	173211.0	39.80	55.56	100.0
2019-10-14 22:00:00	NaN	173168.0	35.97	44.56	100.0
2019-10-14 23:00:00	NaN	173124.0	35.66	44.52	100.0

96 rows × 5 columns

import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd

fig, ax = plt.subplots(figsize=(10,4))
ax2 = ax.twinx()

ax.plot_date(dfQ.index, dfQ['流入量[m3/s]'].values, label='Qobs', linestyle='None', marker='o', color='none', markeredgecolor='black')
ax.set_ylim(0,4000)

ax2.bar(dfrain.index, dfrain['rainfall'].values, label='rainfall',  edgecolor="k", width=-0.5/24,  align="edge")
ax2.set_ylim(150,0)

h1, l1 = ax.get_legend_handles_labels()
h2, l2 = ax2.get_legend_handles_labels()
ax.legend(h1 + h2, l1 + l2)
plt.show()

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