Pythonによる経済経営分析のデータサイエンス

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

f:id:bitop:20210227090415p:plain

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
f:id:bitop:20210227110558p:plain

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
f:id:bitop:20210227111135p:plain