Examples ======== 公開されているデータの一覧を取得する ------------------------------------- 国土数値情報APIでダウンロードできるファイルの概要一覧を取得するには、 ``ksj.get_summary()`` を使います。 .. code:: python import ksj ksj_summary = ksj.get_summary() ksj_summary.head() .. code:: identifier title field1 field2 areaType 0 A03 三大都市圏計画区域 政策区域 大都市圏 2 1 A09 都市地域 国土（水・土地） 土地利用 3 2 A10 自然公園地域 地域 保護保全 3 3 A11 自然保全地域 地域 保護保全 3 4 A12 農業地域 国土（水・土地） 土地利用 3 シェープファイルのURLを取得する ------------------------------- ``ksj.get_url()`` でシェープファイルのURLの一覧を取得します。 .. code:: python import ksj urls = ksj.get_url(identifier="N03", pref_code='11-14', fiscal_year=2019) urls.head() .. code:: identifier title field year areaType areaCode datum zipFileUrl zipFileSize 0 N03 行政区域 政策区域 2019 3 11 1 http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/data/N03/N03-2... 3.54MB 1 N03 行政区域 政策区域 2019 3 12 1 http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/data/N03/N03-2... 6.17MB 2 N03 行政区域 政策区域 2019 3 13 1 http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/data/N03/N03-2... 12.20MB 3 N03 行政区域 政策区域 2019 3 14 1 http://nlftp.mlit.go.jp/ksj/gml/data/N03/N03-2... 5.22MB 指定できるパラメータの詳細については国土数値情報APIの `公式ドキュメント `_ （pdf）をご参照ください 。 シェープファイルを取得して読み込む ---------------------------------- ``ksj.read_shp()`` でシェープファイルをダウンロードして読み込みます。 .. code:: python import ksj # URLを取得 urls = ksj.get_url(identifier="N03", pref_code='13', fiscal_year=2019) url = urls["zipFileUrl"][0] # ファイルをダウンロードし、geopandasで読み込む shape_gdf = ksj.read_shp(url) shape_gdf.head() .. code:: N03_001 N03_002 N03_003 N03_004 N03_007 geometry 0 東京都 None None 千代田区 13101 POLYGON ((139.77287 35.70370, 139.77279 35.703... 1 東京都 None None 中央区 13102 POLYGON ((139.78341 35.69645, 139.78459 35.696... 2 東京都 None None 港区 13103 POLYGON ((139.77129 35.62841, 139.77128 35.628... 3 東京都 None None 港区 13103 POLYGON ((139.76689 35.62774, 139.76718 35.627... 4 東京都 None None 港区 13103 POLYGON ((139.77022 35.63199, 139.77046 35.631... ファイルをダウンロードする -------------------------- ``ksj.get_shp()`` でシェープファイルが入ったzipファイルを指定した場所にダウンロードします。 .. code:: python import ksj # URLを取得 urls = ksj.get_url(identifier="N03", pref_code='13', fiscal_year=2019) url = urls["zipFileUrl"][0] # ファイルのダウンロード ksj.get_shp(url, path="./") 列名を日本語に変換する ---------------------- 取得したシェープファイルの列名は ``N03_001`` のようなコードになっています。 これらのコードを日本語の列名へと変換したい場合は ``ksj.translate()`` が役に立つはずです。 .. code:: python import ksj # URLを取得 urls = ksj.get_url(identifier="N03", pref_code='13', fiscal_year=2019) url = urls["zipFileUrl"][0] # ファイルをダウンロードし、geopandasで読み込む shape_gdf = ksj.read_shp(url) # 列名を日本語に変換 shape_gdf = ksj.translate(shape_gdf) shape_gdf.head() .. code:: 都道府県名 支庁名 郡政令都市 市区町村名 行政区域コード geometry 0 東京都 None None 千代田区 13101 POLYGON ((139.77287 35.70370, 139.77279 35.703... 1 東京都 None None 中央区 13102 POLYGON ((139.78341 35.69645, 139.78459 35.696... 2 東京都 None None 港区 13103 POLYGON ((139.77129 35.62841, 139.77128 35.628... 3 東京都 None None 港区 13103 POLYGON ((139.76689 35.62774, 139.76718 35.627... 4 東京都 None None 港区 13103 POLYGON ((139.77022 35.63199, 139.77046 35.631... .. note:: 年度によって列名コードの意味が変化する列（全体の１割程度）についてはまだ対応できておりません。その場合は変換されず、元の列名のままになります。