PythonとGoogle Colabを使ってFitbitの睡眠データを可視化しよう

Fitbitは人気のフィットネストラッカーで、毎日の活動量や睡眠の質を記録してくれます。このデータを分析・可視化することで、自分の睡眠パターンを把握し、生活習慣の改善に役立てることができます。

この記事では、PythonとGoogle Colabを使ってFitbitの睡眠データをグラフ化する方法を解説します。プログラミングの知識がなくても、サンプルコードを実行するだけで簡単にできるので、ぜひお試しください。

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手順
サンプルコード
解説
リポジトリ
1. 関連

手順

Google Colabでノートブックを新規作成します。
Fitbit APIの認証情報を取得します。（CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, TOKEN_FILE）
下記のサンプルコードをノートブックにコピペします。
認証情報とデータ取得日を入力し、全てのセルを実行します。
グラフが表示されれば完了です。分かりやすく睡眠の状態が可視化されているはずです。

サンプルコード


import fitbit
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib.dates as mdates

# 認証情報を入力
CLIENT_ID = '****'  
CLIENT_SECRET = '****'
TOKEN_FILE = "token.json"

# トークンファイルを読み込み  
with open(TOKEN_FILE) as f:
  TOKEN_DICT = json.load(f)
ACCESS_TOKEN = TOKEN_DICT['access_token']  
REFRESH_TOKEN = TOKEN_DICT['refresh_token']

# Fitbitクライアントを初期化  
client = fitbit.Fitbit(
  CLIENT_ID,
  CLIENT_SECRET,  
  access_token=ACCESS_TOKEN,
  refresh_token=REFRESH_TOKEN
)

# 睡眠データを取得する日付を指定
DATE = "2024-03-09"
data_sleep = client.sleep(DATE)

# 詳細な睡眠データを取得
data_sleep_levels = data_sleep["sleep"][0]["levels"]["data"]
df_sleep_levels = pd.DataFrame.from_dict(data_sleep_levels)
df_sleep_levels.index = pd.to_datetime(df_sleep_levels["dateTime"])

# 睡眠レベルを数値に変換  
sleep_level_map = {"wake":3, "rem":2, "light":1, "deep":0}
df_sleep_levels["level_int"] = df_sleep_levels["level"].map(sleep_level_map)

# グラフを描画
fig, ax = plt.subplots(figsize=(16,12),dpi=130) 
ax.step(df_sleep_levels.index, df_sleep_levels["level_int"], "-", where="post", lw=2)

# 軸の設定 
ax.xaxis.set_major_locator(mdates.AutoDateLocator())
ax.xaxis.set_major_formatter(mdates.ConciseDateFormatter(mdates.AutoDateLocator()))  
ax.set_yticks(range(4)) 
ax.set_yticklabels(["Deep","Light","Rem","Wake"])
ax.set_xlabel("Time") 
ax.set_ylabel("Sleep level")

plt.savefig("sleep_analysis.png")
plt.show()

解説

Fitbit APIにアクセスするために、fitbitライブラリを使用します。事前にpip install fitbitでインストールしておいてください。
認証情報（CLIENT_ID, CLIENT_SECRET, ACCESS_TOKEN, REFRESH_TOKEN）はFitbit開発者サイトで取得する必要があります。
client.sleep(DATE)で指定した日付の睡眠データを取得します。
取得したデータをDataFrameに変換し、グラフ用に加工します。
plt.subplotsで新しいグラフを作成し、ax.stepで睡眠レベルの時系列データをプロットします。
X軸は時刻、Y軸は睡眠レベル（深い睡眠〜浅い睡眠〜REM睡眠〜覚醒）を表しています。
plt.savefigとplt.showでグラフを保存・表示します。