データの概要
ヘルスケアアプリはiOSに標準で搭載され、日常の歩数などが記録されています。自分に身近なデータなので、分析の仮説も立てやすく、データ分析の題材として便利かと思います。
データの取り出し方
手順は以下の通りです。
ヘルスケアアプリからXMLファイルを書き出す
まずはヘルスケアアプリからデータを書き出します。この時点でcsv形式になっているPythonなどで扱いやすいのですが、XMLファイルでしか書き出すことはできません。
まずは、カレンダーの画面から右上の「人物アイコン」をクリックします。
この画面の下部にある「ヘルスケアデータを書き出す」をクリックすると、いくつかの形式でデータが書き出せるようになります。
- メッセージ
- Gmail
- LINE
- Slack
など
例えばSlackに送ると、次のようにzip形式で圧縮されたXMLファイルがメッセージとして投稿されます。
zipファイルを展開すると、以下のようになっています。「書き出したデータ.xml」に、歩数などのデータが格納されています。
中身をエディタで閲覧すると、以下のような形式になっています。
XMLファイルをcsvファイルに変換する
ここでは、Pythonを用いてXMLファイルをcsvファイルに変換します。
import xml.etree.ElementTree as ET tree = ET.parse('../data/Appleヘルスケア書き出し/書き出したデータ.xml') root = tree.getroot()
上記の操作で、rootという変数にデータが格納されています。
あとは要件に応じてデータを加工するだけです。
例えば歩数データが欲しい場合は、typeが 'HKQuantityTypeIdentifierStepCount' に等しいデータのみを取り出します。
import pandas as pd datetime = [] counts = [] for child in root: data = child.attrib try: if data['type'] == 'HKQuantityTypeIdentifierStepCount': datetime.append(data['startDate']) counts.append(data['value']) except: pass df = pd.DataFrame({ 'datetime': datetime, 'stepCount': counts }) df['stepCount'] = df['stepCount'].astype(int)
一定の日時ごとに、歩数のデータが記録されています。
最後に、csv形式で保存しておきました。既にデータ自体は読み込めているので、csv形式でファイルを保存せず、そのまま分析を続けるのも一つの手だと思います。
df.to_csv('../data/input/df.csv', index=False)
分析例
ここでは、分析の一例として、書き出した生データから、私の日次の歩数を可視化してみます。
import pandas as pd df = pd.read_csv('../data/input/df.csv', index_col='datetime') df.index = pd.to_datetime(df.index, utc=True) df['datetimeja'] = df.index.tz_convert('Asia/Tokyo')
データは、日付＋時刻の形式で格納されています。ただし世界標準時で格納されているため、東京の時刻に変更しておきます。
日次でまとめ上げるため、日付のみを取り出した列を作成しました。その後、その列をkeyにgroupbyすれば、日次の集計が可能です。
df['date'] = df['datetimeja'].dt.date daySummary = df.groupby(['date']).sum()
このDataFrameを折れ線グラフで可視化すると、次のようになりました。
import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline plt.figure(figsize=(20, 12)) plt.rcParams["font.size"] = 18 plt.ylabel('stepCount') plt.plot(daySummary)
2017年10月ごろと2019年1月ごろに大きく跳ねているのは、それぞれ以下の取り組みが原因ですね。きちんと集計できているようです。
