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
Scrapy, はてなブックマークAPIで件数やコメントを一括取得 | note.nkmk.me
はてなブックマークAPIを使うと、特定のURLのブックマーク数や詳細情報（ブックマークした日時やユーザー、コメントなどの一覧）をシンプルなGETリクエストで取得できる。 はてな API一覧 - Hatena Developer Center 指定したURLとそれ以下のパスのURL（＝指定したサイト内のURL）のブックマークの詳細情報はScrapyと組み合わせると一括で取得できる。ブックマークの合計数はAPIで取得可能。 以下の内容について説明する。 はてなブックマークAPIの種類と使い方 はてなブックマーク件数取得API はてなブックマークエントリー情報取得API はてなブックマークWebページで取得できる情報 Scrapyでクローリング・スクレイピング サイト内のURLのブックマーク数を一括取得 サイト内のURLのブックマーク日時・コメントなどを一括取得 pandasによる分析 なお、サ
[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)
【Python】ブクログのAPIを利用して自分の本棚の情報を取得する | 年年歳歳花相似たり
自分が読んだ本を記録できるSNS、ブクログ。 私も愛顧しているのだけれども、どうやらAPIがあるらしい。 ブクログのAPIを使って本の情報をjQueryで取得してみた http://backyard.chocolateboard.net/201204/booklog-jquery そこで、Pythonを利用してブクログから自分の本棚の情報を取得するスクリプトを書いたので、メモがてらに公開する。 # /usr/local/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import json import urllib2 booklogID = "xxx" url = 'http://api.booklog.jp/json/%s' % booklogID data = json.load(urllib2.urlopen(url)) tana = data["tana"]
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