Claude Codeで温度ログの逸脱区間を洗い出す — データロガーのCSVから出荷確認表まで

# 温度ログ判定のルール
- 許容範囲は 2.0〜8.0℃。境界値(2.0 と 8.0)は範囲内として扱う
- 記録間隔は5分。間隔の2倍を超える空きは欠測として別に報告する
- -999 はセンサーのエラー値。判定から除き、件数を報告する
- 継続時間は2通りで出す
  - 確認済み: 最初の逸脱記録から最後の逸脱記録まで
  - 上限: 最初の逸脱記録から、範囲内に戻った最初の記録まで
- 出荷可否は判定しない。判定欄は空欄のまま出力する
- 元のCSVは編集しない。結果は別ファイルに書く

lg07.csv は温度データロガーの記録です。CLAUDE.md のルールで、許容範囲を
外れた区間を洗い出すスクリプト excursions.py を書いてください。
結果は check_sheet.csv に出力し、書いたら実際に実行して出力を見せてください。

import csv
import sys
from datetime import datetime, timedelta
 
LO, HI = 2.0, 8.0                # 許容範囲(規格に合わせる)
STEP = timedelta(minutes=5)      # ロガーの記録間隔
GAP = STEP * 2                   # これを超える空きは欠測とみなす
ERR = {-999.0}                   # センサーのエラー値
FMT = "%Y-%m-%d %H:%M"
 
 
def load(path):
    with open(path, newline="") as f:
        rows = [(datetime.strptime(r["timestamp"], FMT), float(r["temp_c"]))
                for r in csv.DictReader(f)]
    return sorted(rows)
 
 
def minutes(td):
    return int(td.total_seconds() // 60)
 
 
def main(path):
    rows = load(path)
    errors = [r for r in rows if r[1] in ERR]
    data = [r for r in rows if r[1] not in ERR]
    gaps = [(a[0], b[0]) for a, b in zip(data, data[1:])
            if b[0] - a[0] > GAP]
    found, cur = [], None
    for t, v in data:
        if v < LO or v > HI:
            if cur is None:
                cur = {"start": t, "last": t, "vals": []}
            cur["last"] = t
            cur["vals"].append(v)
        elif cur:
            cur["back"] = t
            found.append(cur)
            cur = None
    if cur:
        cur["back"] = None
        found.append(cur)
 
    print(f"records={len(data)} errors={len(errors)} gaps={len(gaps)}")
    out = csv.writer(open("check_sheet.csv", "w", newline=""))
    out.writerow(["開始", "終了(最後の逸脱)", "確認済み(分)",
                  "上限(分)", "最高/最低", "判定"])
    for e in found:
        mid = (LO + HI) / 2
        peak = max(e["vals"], key=lambda x: abs(x - mid))
        sure = minutes(e["last"] - e["start"])
        top = minutes(e["back"] - e["start"]) if e["back"] else "継続中"
        out.writerow([e["start"].strftime(FMT), e["last"].strftime(FMT),
                      sure, top, peak, ""])
        print(e["start"].strftime("%H:%M"), e["last"].strftime("%H:%M"),
              sure, top, peak)
 
 
main(sys.argv[1])

records=131 errors=1 gaps=1
11:20 12:00 40 45 10.0
14:40 14:50 10 15 1.5
18:50 19:55 65 継続中 8.7

開始,終了(最後の逸脱),確認済み(分),上限(分),最高/最低,判定
2026-10-01 11:20,2026-10-01 12:00,40,45,10.0,
2026-10-01 14:40,2026-10-01 14:50,10,15,1.5,
2026-10-01 18:50,2026-10-01 19:55,65,継続中,8.7,

16:10 17:25 75 80 9.2

found, cur, prev = [], None, None
for t, v in data:
    if cur and prev and t - prev > GAP:
        cur["back"] = "欠測"      # 欠測で区間を打ち切る
        found.append(cur)
        cur = None
    prev = t
    # 以降の判定は元のまま

16:10 16:15 5 欠測で中断 9.0
17:20 17:25 5 10 9.2

FMT = "%Y/%m/%d %H:%M"
 
 
def load(path):
    with open(path, newline="", encoding="shift_jis") as f:
        rows = [(r["ロガー"], datetime.strptime(r["日時"], FMT),
                 float(r["温度(℃)"])) for r in csv.DictReader(f)]
    by_logger = {}
    for logger, t, v in rows:
        by_logger.setdefault(logger, []).append((t, v))
    return {k: sorted(v) for k, v in by_logger.items()}