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Qiitaの記事データをQiita API, Scrapyで収集 - Qiita
はじめに この記事ではQiita APIおよびScrapyによるクローリング、スクレイピングによってQiitaの記事データ（タイトル、「いいね」数、投稿日時など）を取得しCSVファイルとして保存する方法を紹介する。 基本的にはQiita APIを使うべきだが、「ストック」数ランキングに限ってはスクレイピングで取得するほうが簡単。 以降のQiita APIやQiitaのサイトについての記述はすべて2018年8月15日時点の仕様。 収集したデータの分析については以下。 Python, pandasによるデータ分析の実践 （Qiita記事データ編） ※普段は自分のサイトに書いているのですが、Qiitaのデータを使わせてもらった内容はQiitaに書くのが筋だろうと思いこちらに書くことにしました。 「いいね」と「ストック」 Qiitaには「いいね」と「ストック」がある。 もともとは「ストック」だけだ
YouTubeのAPIで取得した輝夜月さんの動画情報をMongoDBやpandasで触ってみた - Qiita
はじめに YoutubeのAPIを用いて検索結果（動画の情報）をMongoDBに突っ込み、整形してcsvファイルに書き出したりpandasで分析したりします。 youtubeでの検索結果を視聴回数順やLike順にソートできるため、 「気になっているyoutuberがいるんだけど、どの動画を観ればいいか分からない！」 というときなどに便利ですね。 背景 最近、Web上の情報・データを取ってくる「クローリング・スクレイピング」がおもしろいなと思っています。 そこで、『Pythonクローリング＆スクレイピング』という本を参考に実践中なのですが、今回はその一環です。 なぜバーチャルYouTuberの輝夜月さんの動画なのか。 それは、私が輝夜月さん大好きだからです。おもしろくて愛らしい。すてきです。 バーチャルYouTuberとして颯爽と登場した輝夜月さんの動画を観て、新時代の到来を感じましたよね。
ラーメン屋は何曜日に休みが多いのかAPIを利用して調べた - 最終防衛ライン3
きっかけはツイート 突然だがラーメン屋は何曜日に閉まる店が多いのか、統計を取りたくなった。— ラーメン大好きトムスクさん (@tomsk7) 2019年2月20日 ラーメン屋は何曜日に休みのお店が多いのかを調べてみようと思ったきっかけは、フォロワーのツイートだった。調べることは好きだけど、これまでは人力で調べてばかりだった。Pythonを勉強してから、ずっとウェブスクレイピングやWeb APIに興味があったので、折角なので挑戦してみた。 きっかけはツイート ラーメン屋は月曜日が休みが多い Pythonによる定休日の集計方法 HOT PEPPERとぐるなびのAPI仕様の所感 PythonでAPIを叩いてみれば 定休日を抽出する 定休日を集計する APIを叩いて集計してみた感想 ラーメン屋は月曜日が休みが多い HOT PEPPERとぐるなびがAPIを提供しているので、そこからラーメン店の情報を
PythonでRESAS APIを使ってデータをダウンロード | note.nkmk.me
RESASは「Regional Economy Society Analyzing System（地域経済分析システム）」の略。読み方は「リーサス」。市区町村別の産業・経済の情報が提供されており、APIを利用して生データをダウンロードできる。 トップページ - RESAS 地域経済分析システム ここでは、PythonからRESAS APIを利用してデータをJSONやCSV形式でダウンロードする方法を説明する。 RESAS APIの基本的な使い方 APIキーを取得 仕様と使い方 RESAS-API一覧 例: 都道府県コード データを取得 JSONで保存 pandas.DataFrameに変換 CSVで保存 例: 市区町村コード 都道府県を指定して個別にダウンロード 全都道府県のデータを一括ダウンロード pandas.DataFrameに変換して連結 CSVで保存 JSONで保存 例: 一人当
[python]pandasでデータの読み込み方法まとめ - おじさんAのプログラムメモ
まずはインポート import pandas as pd CSV, TSV pd.reed_csv(filename, header=None, names=['A', 'B'], index_col='A', ...) # filename以外は省略可能 # pd.reed_table()というメソッドもある。これは、sep=""パラメーターで区切り文字を指定できる。デフォルトはタブ Excel xls = pd.ExcelFile(filename) df = xls.parse('sheet_name') JSON import json json_data = json.loads(json_text) name = json_data[0]['name'] XML from lxml import objectify parsed = objectify.parse(open(x
![[python]pandasでデータの読み込み方法まとめ - おじさんAのプログラムメモ](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/309d2ec8694e9fd9c739ea9a2c01526ebe01d5a4/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F8454420450090616909%2F8454420450093701210%2F1433208652)
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