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。
import ksj
ksj_summary = ksj.get_summary()
ksj_summary.head()
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。
import ksj
urls = ksj.get_url(identifier="N03", pref_code='11-14', fiscal_year=2019)
urls.head()
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。
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()
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。
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。
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()
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。