Data

Electricity Consumption - Update

We moved to a “low-energy” house last year, and I was wondering if we would really need less energy than before. I wrote about this before. Over the last few months, I went to the basement regularly and checked the meter. I am still aware that it’s apples vs. oranges, but I think it’s interesting to write about nevertheless. Back then, my very simple linear progression assumed that we would end up with ~1,500 kWh at the end of the year.

Electricity Consumption

This fall, we moved into a new apartment. The building is labeled low-energy - „KfW55“ in German. Being a statistics nerd myself, I am curious how this effects our monthly energy consumption compared to the 70 year old building in which we lived before. This is the first post on this topic. I plan to post updates on this, to see the progress over the year. If you want to read all the posts, please check them out here.

Corona-Daten des RKI mit Python an Telegram-Kanal senden

Dritter und letzter Teil der Reihe in der ich beschreibe wie ich Daten vom RKI mit Python abziehe, diese mit Plotly grafisch aufbereite und schließlich jeden Morgen in einen Telegram-Kanal sende. In diesem Artikel schauen wir uns gemeinsam an, wie man einen Telegram-Bot erstellt, diesen einem Kanal hinzufügt und schließlich mit Python Nachrichten verschicken lässt. Artikel in dieser Serie Teil 1: Corona-Daten des RKI mit Python herunterladen Teil 2: Corona-Daten des RKI mit Python visualisieren Teil 3: Corona-Daten des RKI mit Python an Telegram-Kanal senden Telegram Bot erstellen Im Gegensatz zu anderen Messengern ist es bei Telegram überaus leicht, eigene Bots zu erstellen.

Corona-Daten des RKI mit Python visualisieren

Im letzten Post hatte ich bereits angekündigt, dass ich aktuell daran arbeite Daten vom RKI mit Python abzuziehen, diese mit Plotly grafisch aufzubereiten und schließlich jeden Morgen in einen Telegram-Kanal zu senden. Heute werde ich euch zeigen, wie ich die heruntergeladenen Daten mit plotly in Python visualisiere. Artikel in dieser Serie Teil 1: Corona-Daten des RKI mit Python herunterladen Teil 2: Corona-Daten des RKI mit Python visualisieren Teil 3: Corona-Daten des RKI mit Python an Telegram-Kanal senden Auch dafür bereiten wir zunächst das Skript vor, indem wir die notwendigen Abhängigkeiten laden.

Corona-Daten des RKI mit Python herunterladen

Auch Ende 2020 hält uns Corona fest im Griff. Vor allem vor den Feiertagen habe ich mir die Frage gestellt, wie sinnvoll es ist, wenn Personen aus unterschiedlichen Landesteilen zusammenkommen. Ich wollte also auf einen Blick für meine Familie sehen können, wie sich die Lage in den jeweiligen Landkreisen entwickelt. Idealerweise automatisiert jeden Morgen auf meinem Handy - ohne die völlig benutzerunfreundlichen Veröffentlichungen des RKI durchstöbern zu müssen. Die Idee war geboren.

Etwas coolere ggplots erstellen

Leider muss ich zugeben, dass meine bisherige Beteiligung am TidyTuesday weit hinter meinen Erwartungen zurück geblieben ist. Bisher habe ich lediglich einmal mitgemacht und das ist auch schon Monate her. Natürlich überfliege ich trotzdem jede Woche unzählige Tweets und erfreue mich an tollen Grafiken zu verschiedenen Themen. So wie beispielsweise an dieser super-coole Visualisierung, die wirklich Lust darauf gemacht hat, mal wieder was mit Karten zu machen. Und da ich mit ein bisschen Glück demnächst wieder Vollzeit-Baden-Württemberger werde, werden wir uns nicht Pizza-Restaurants in NYC sondern was aus dem lokaleren Datenbestand anschauen.

Komplexe CSV-Dateien einlesen

Natürlich gibt es einfachere Dinge, als Daten in R einzulesen. Und trotzdem ist es zumindest seit der Einführung des tidyverse und den damit propagierten tidy data principles sehr viel einfacher geworden saubere Daten zu laden. Leider hat nicht jeder Sensor-Hersteller das Paper von Hadley Wickem gelesen. Dieser Tage ist eine sehr spannende Aufgabe auf meinem Schreibtisch gelandet. Es klang zunächst so einfach: Wir haben da eine Maschine. Die misst etwas und schreibt ihre Ergebnisse in eine Textdatei.