はじめに
fitbitとは、心拍数、歩数や睡眠をトラッキングするために腕に着用するタイプのスマートウォッチです。ここでは、Fitbit APIを使って所定の期間の歩数データを取得してmatplotlibで表示する方法を解説します。
手順
APIの登録など
その1を参照してください。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2019/02/zougemaru-1-160x90.jpg)
fitbit-pythonのインストールなど
その2を参照してください。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/sleep1-160x90.jpg)
モジュールのインポート
バージョン
APIの認証
CLIENT_ID, tokenなどを定義
その1で取得したCLIENT_IDとCLIENT_SECRETとtoken.txtをここで使います。token.txtは実行ファイルと同じ場所に置いておきます。
認証
fitbit.Fitbit()
により、認証を行います。updateToken
関数はtokenの更新用の関数でrefresh_cb
に updateToken
とすることでtokenが期限切れの際に随時更新してくれるようになります。
1ヶ月の歩数データの取得と表示
1ヶ月の歩数データの取得
time_series('activities/steps'
)により歩数データが得られます。base_dateとend_dateにそれぞれ、取得したい日の最初と最後の日を設定します。
データフレームに変換
pd.DataFrame.from_dict
によりデータフレームに変換します。
棒グラフで表示
時刻データをpd.to_datetime()にdatetime形式にした後で棒グラフで表示すると以下のようになります。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/step1m-1.png)
1週間の歩数データの取得と表示
1ヶ月の場合と同様の方法で1週間分の歩数データの取得と表示ができます。
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/step1w-1.png)
1日の歩数データの取得と表示
1日の歩数データの取得
1日の歩数データを15分刻みで取得するには、intraday_time_series(‘activities/steps’)を使います。
base_dateに取得する日を設定し、detail_levelに取得データの刻み幅を設定し、start_timeとend_timeにそれぞれ開始時間、終了時間を設定します。
データフレームに変換
pd.DataFrame.from_dict
によりデータフレームに変換します。
日付つき時刻データの作成
棒グラフで表示
![](https://sabopy.com/wp/wp-content/uploads/2021/05/step1d-1.png)
参考
![](https://dev.fitbit.com/opengraph.png)
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