1章 経済・経営分析のためのデータサイエンス
省略
2章 初めの一歩、Pythonを使ってみよう
省略
3章 Pythonを使ってデータを集めよう
3.1 データを「つくる」 Webスクレイピング
3.1.2 COVID-19に関する支援状況を把握する
3.2 データで「まなぶ」 Kaggleとデータセット
省略
3.3 データを「使う」(1) 政府統計データ
RESASのサイトにいってAPIを取得(無料)、取得したAPIはapi_key.jsonファイルに保存しjupyter notebookのあるフォルダにおいておく。
P63からP66にかけてのスクリプトを実行するとC:\Users\joshua\anaconda3\lib\site-packages\ipykernel_launcher.py:24: FutureWarning: pandas.io.json.json_normalize is deprecated, use pandas.json_normalize instead
が表示される。
これはpandas 1.0.0からjson_normalizeメソッドの位置がpandas.io.json.json_normalize()からpandas.json_normalize()に変更されているため
まだpandas.io.json.json_normalizeは使えるが非推奨になっている。
参照URL:
note.nkmk.me
つづいてTypeError: {'prefCode': 13, 'prefName': '東京都', 'cityCode': '13101', 'cityName': '千代田区', 'data': [{'year': '2001~2004年', 'value': 8.58}, {'year': '2004~2006年', 'value': 9.59}, {'year': '2006~2009年', 'value': 3.69}, {'year': '2009~2012年', 'value': 2.7}, {'year': '2012~2014年', 'value': 11.18}, {'year': '2014~2016年', 'value': 6.58}]} has non iterable value 13 for path ['prefCode']. Must be iterable or null.
がでる。
prefCodeがよくないとでるのでprefCodeだけはずすと実行できる
pandas.io.json.json_normalize()
はjson形式をDataFrame
形式に変換するメソッド
たとえば下記のようなjsonがあれば
{'message': None, 'result': [
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13101', 'cityName': '千代田区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13102', 'cityName': '中央区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13103', 'cityName': '港区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13104', 'cityName': '新宿区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13105', 'cityName': '文京区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13106', 'cityName': '台東区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13107', 'cityName': '墨田区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13108', 'cityName': '江東区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13109', 'cityName': '品川区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13110', 'cityName': '目黒区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13111', 'cityName': '大田区', 'bigCityFlag': '3'},
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13112', 'cityName': '世田谷区', 'bigCityFlag': '3'},
...
{'prefCode': 13, 'cityCode': '13421', 'cityName': '小笠原村', 'bigCityFlag': '0'}
]}
このようにDataFrame
にしてくれる