Notebooks python de Visualisation-Extraction (& Téléchargement éventuellement) des données de Météo-France, ouvertes en open-data en décembre 2023, en ligne sur meteo.data.gouv.fr

Une connexion internet est nécessaire pour accéder au fichier JSON Météo-France et au fond de carte OpenStreetMap
NB: le fichier JSON Météo-France ne couvre que les postes en activité (par contre les données sur meteo.gouv.fr incluent tous les postes disposant de mesures sur la période de l'archive)
Pour connaitre les postes fermés et leur historique, allez sur https://publitheque.meteo.fr/ où les données sont également gratuites et téléchargeables

• La carte dynamique des postes est tracée à partir du fichier JSON de Météo-France (avec l'affichage des noms du poste et de la commune, ainsi que l'alitude)
  
• La carte dynamique est enregistrée en Html, ainsi qu'en version statique png
• La liste est enregistrée au format excel
• NB: code adapté au format du fichier JSON en décembre 2023 (ATTENTION le fichier JSON Météo-France est variable entre 2 formats, ce qui oblige à supprimer parfois ".T" à la ligne df = pd.DataFrame(data_json['features']).T)

data : https://meteo.data.gouv.fr/ (6 min, horaire, quotidien, mensuel)
Fiche PDF des postes : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/bee4b0c7-260a-40fe-b463-ed5631d6dc39 (paramètres et périodes de mesure)

Une connexion internet est nécessaire pour le téléchargement automatique des archives de données.

1. Téléchargement des fichiers et décompression automatique, pour différents postes, dans plusieurs départements si besoin
2. Tracé du graphique chronologique pour le paramètre Précipitations RR des postes choisis par l'utilisateur
3. Sauvegarde des données intégrales et du graphique dans un fichier Excel (tous paramètres pour tous les postes des départements concernés).

data : https://meteo.data.gouv.fr/ (6 min, horaire, quotidien, mensuel)
Fiche PDF des postes : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/bee4b0c7-260a-40fe-b463-ed5631d6dc39 (paramètres et périodes de mesure)
Fichier CSV descriptif champs: https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/6d4ac560-8f7c-477f-9a3f-3c33137fc04e

• NB: code adapté au format du fichier JSON en décembre 2023 (ATTENTION le fichier JSON Météo-France est variable entre 2 formats, ce qui oblige à supprimer parfois ".T" à la ligne df = pd.DataFrame(data_json['features']).T)

Utilisez mon autre script pour visualiser sous forme de carte la liste des postes météorologiques fournie par Météo-France sous forme de fichier JSON https://meteo.data.gouv.fr/https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/1fe544d8-4615-4642-a307-5956a7d90922

NB:

• Les historiques MENSUELS sont réparties en 3 fichiers pour chaque département: xxxx-1949, previous-1950-2022, latest-2023-2024 (LATEST indique le dernier fichier mis à jour quotidiennement depuis janvier de l'année précédente jusqu'au mois en cours, XXXX représent l'année de début de la période la plus ancienne variable selon le département).
• Les données MENSUELLES ne sont pas simplement équivalentes à des données QUOTIDIENNE agrégées (les paramètres ne sont pas strictement les mêmes. Par exemple, il existe des des NOMBRES DE JOURS DE PLUIE/GELEE/CHALEUR/etc.., ainsi que des précipitations MENSUELLES ESTIMEES 'RR_ME' plus anciennes que les mesures)

Ce script ntraite uniquement le fichier "RR-T-vent" (Paramètres liés aux Précipitations, Température & Vent) à l'exclusion du fichier "autres-parametres" contenant notamment l'ETP.
Une connexion internet est nécessaire pour accéder aux archives des données à l'url ci-dessous.

1. Téléchargement des fichiers quotidiens et décompression automatique, pour plusieurs départements si besoin
2. Tracé du graphique chronologique QUOTIDIEN pour le paramètre Précipitations RR des postes choisis par l'utilisateur
3. Tracé du graphique chronologique de l'agrégation MENSUELLE
4. Sauvegarde d'un fichier excel rassemblant:
   • Les données intégrales QUOTIDIENNES et agrégées MENSUELLEMENT (tous paramètres de la période "Latest" pour tous les postes des départements concernés).
   • la comparaison des paramètres pour les postes et la période choisis, ainsi que pour les précipitations les graphiques quotidien & mensuel

data : https://meteo.data.gouv.fr/ (6 min, horaire, quotidien, mensuel)
Fiche PDF des postes : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/bee4b0c7-260a-40fe-b463-ed5631d6dc39 (paramètres et périodes de mesure)
Fichier CSV descriptif champs: https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/6a8df7e9-45ff-445d-9260-6c65475dda86

• NB: code adapté au format du fichier JSON en décembre 2023 (ATTENTION le fichier JSON Météo-France est variable entre 2 formats, ce qui oblige à supprimer parfois ".T" à la ligne df = pd.DataFrame(data_json['features']).T)

Utilisez mon autre script pour visualiser sous forme de carte la liste des postes météorologiques fournie par Météo-France sous forme de fichier JSON https://meteo.data.gouv.fr/https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/1fe544d8-4615-4642-a307-5956a7d90922

NB:

• Les données LATEST correspondent aux DERNIERS FICHIERS mis à jour quotidiennement, et qui vont du mois de janvier de l'année précédente au mois en cours même partiel.
• Les données QUOTDIENNES agrégées mensuellement ne sont pas simplement équivalentes aux donnée MENSUELLES. Les paramètres ne sont pas strictement les mêmes. Certains paramètres quotidiens n'existent pas en mensuel (par exemple concernant le vent), mais les paramètres mensuels sont globalement plus nombreux à cause des paramètres "calculés" (par exemple des NOMBRES DE JOURS DE PLUIE/GELEE/CHALEUR/etc.., ainsi que des précipitations MENSUELLES ESTIMEES 'RR_ME' plus anciennes que les mesures)

Une connexion internet est nécessaire pour le téléchargement automatique des archives de données.

1. Téléchargement des fichiers HORAIRES et décompression automatique, pour différents postes (si besoin dans plusieurs départements mais au prix d'une longue durée de lecture)
2. Tracé du graphique chronologique HORAIRE pour le paramètre Précipitations RR des postes choisis par l'utilisateur
3. Tracé du graphique chronologique de l'agrégation QUOTIDIENNE
4. Sauvegarde d'un fichier excel rassemblant:
   • la comparaison des paramètres QUOTIDIENS & MENSUELS pour les postes et la période choisis, ainsi que les graphiques pour les précipitations uniquement
   • NB: Les données intégrales HORAIRES ne sont pas sauvegardées pour cause de poids excessif (tous paramètres de la période "Latest" pour tous les postes des départements concernés).

• NB: code adapté au format du fichier JSON en décembre 2023 (ATTENTION le fichier JSON Météo-France est variable entre 2 formats, ce qui oblige à supprimer parfois ".T" à la ligne df = pd.DataFrame(data_json['features']).T)

data : https://meteo.data.gouv.fr/ (6 min, horaire, quotidien, mensuel)
Fiche PDF des postes : https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/bee4b0c7-260a-40fe-b463-ed5631d6dc39 (paramètres et périodes de mesure)
Fichier CSV descriptif champs: https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/5d0f9af9-149b-463a-9472-445dafb698d9

Utilisez mon autre script pour visualiser la carte des postes météorologiques dont la liste est fournie par Météo-France sous forme de fichier JSON https://meteo.data.gouv.fr/https://www.data.gouv.fr/fr/datasets/r/1fe544d8-4615-4642-a307-5956a7d90922

NB:

• Les données LATEST correspondent aux DERNIERS FICHIERS mis à jour quotidiennement, et qui vont du mois de janvier de l'année précédente à la veille du jour en cours même partielle.
• Les données HORAIRES agrégées quotidiennement ne sont pas simplement équivalentes aux donnée QUOTIDIENNES
  • l'agréation quotiodienne est effectuée depuis 0:00 et non depuis 6:00 (et Météo-France affecte le résultat au jour précédent)
  • les paramètres ne sont pas strictement les mêmes. Certains paramètres horaires n'existent pas en quotidiens (ex. DRR1 durée des précipitations (en mn/heure)), et inversement
• NB: code adapté au format du fichier JSON en décembre 2023 (ATTENTION le fichier JSON Météo-France est variable entre 2 formats, ce qui oblige à supprimer parfois ".T" à la ligne df = pd.DataFrame(data_json['features']).T)

Auparavant, télécharger les données depuis le portail ci-dessous (chaque décennie repésente 1.1 Go en archive et 5 Go décompressé)

1. Lecture du fichier de la décennie voulue
2. Extraction du point voulu et tracé de la carte de situation
3. Tracé du graphique chronologique de la décennie pour les paramètres et le point de maille choisis (par exemple 10 paramètres pour limiter l'occupation en mémoire vive)
4. Sauvegarde des séries chronologiques avec le graphique dans un fichier Excel
   Le graphique dynamique est également sauvegardé en Html

• NB: code adapté au format du fichier JSON en décembre 2023 (ATTENTION le fichier JSON Météo-France est variable entre 2 formats, ce qui oblige à supprimer parfois ".T" à la ligne df = pd.DataFrame(data_json['features']).T)