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
内閣府が提供する祝日・休日 csv データをよしなに JSON フォーマットに変換して Amazon S3 に保存する Python スクリプトを書いてみたのと, そこで得たイイ感じでテストを書く, テストを回す為の知見を幾つか - ようへいの日々精進XP
tl;dr 作ったもの 知見 requests.get() を mock で置き換える S3 への put_object を moto で置き換える invoke コマンド Travis CI を使って, 複数の Python バージョンでテスト出来るようにする 以上 tl;dr inokara.hateblo.jp 前回の記事の続きというか, 前回, 突貫で作った Python スクリプトを自分なりに作り直してみました. スクリプトを作り直すにあたって, テストを書いたり, その上で Python 3 系の複数のバージョンでテストを Travis CI で回すようにしてみたり, モックを使ったり, 色々と経験出来たので覚書として残しておきたいと思います. 尚, あくまでも「自分なりに」なので, 誤り等あればご指摘頂けると幸いです. 作ったもの github.com 使い方とかは READ
[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/7a3b9688ad1a8c574d47d6201631e22aad068ba4/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fogimage.blog.st-hatena.com%2F8454420450090616909%2F8454420450093701210%2F1433208652)
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GitHub - alingse/jsoncsv: a command tool easily convert json file to csv or xlsx wiki https://deepwiki.com/alingse/jsoncsv
Python PandasでJSONファイルをCSVファイルに変換する方法 - Qiita
