Versuchen Sie, Statistiken mit e-Stat abzurufen

Einführung

Zugang zu Regierungsstatistiken ab heute (31. Oktober 2014) Es scheint, dass die Web-API veröffentlicht wurde. http://www.e-stat.go.jp/api/

Eine Liste der verfügbaren Daten finden Sie unter der folgenden URL. Es gibt viel von der Volkszählung bis zur Arbeitsstatistik. http://www.e-stat.go.jp/api/api-info/api-data/

Es sieht interessant aus! Die Platte, die ich dafür verwendet habe.

Anmeldung

Greifen Sie zuerst auf diese Seite zu und registrieren Sie sich als Benutzer. http://www.e-stat.go.jp/api/regist-login/ Geben Sie Ihre E-Mail-Adresse und Ihren Namen ein.
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Melden Sie sich als Nächstes an. Holen Sie sich die Anwendungs-ID. Es scheint bis zu 3 IDs pro Person zu sein. Von nun an lautet die Anwendungs-ID xxx.

Datenerfassung und Plotten

Das Verfahren ist wie folgt.

Greifen Sie auf getStatsList zu und rufen Sie die entsprechende ID ab.
Greifen Sie auf getStatsData zu, um die Daten abzurufen.
Extrahieren Sie den Kategorienamen und die VALUES-Daten.
Abschließend Analyse. Diesmal zeichne ich die Alterspyramide.

#!/usr/bin/env python
#-*- coding: utf-8 -*-

import httplib2
import lxml.etree
import pylab
import matplotlib.font_manager as fm

#Grundeinstellung
h = httplib2.Http('.cache')
key = "xxx"
baseUrl = "http://api.e-stat.go.jp/rest/1.0/app"
statsCode = "00200521"

#Erste Daten für den Regierungsstatistikcode 00200521
# (Volkszählung 1980)Holen Sie sich die Daten-ID von
print "getStatusList..."
cmd = "%s/getStatsList?appId=%s&statsCode=%s"
response, content = h.request(cmd % (baseUrl, key, statsCode))
xml = lxml.etree.fromstring(content)
dataid = xml.xpath('//LIST_INF')[0].attrib["id"]


#Extrahieren Sie die tatsächlichen Daten mit der Daten-ID als Schlüssel
print "getStatusData..."
cmd = "%s/getStatsData?appId=%s&statsDataId=%s"
response, content = h.request(cmd % (baseUrl, key, dataid))
xml = lxml.etree.fromstring(content)


#Extraktion des Kategorienamens
categories = {}
for c in xml.xpath("//CLASS_OBJ"):
    categories[c.attrib["id"]] = {"name": c.attrib["name"],
                                  "labels": {}}
    print c.attrib["id"]
    for label in c.xpath("CLASS"):
        print label.attrib["name"], label.attrib["code"]
        categories[c.attrib["id"]]["labels"][label.attrib["code"]] = label.attrib["name"]


#Wert extrahieren
values = [{"cat01": v.attrib["cat01"],
           "cat02": v.attrib["cat02"],
           "cat03": v.attrib["cat03"],
           "area": v.attrib["area"],
           "value": int(v.text)}
          for v in xml.xpath('//VALUE')]


#Altersgruppe(cat03)Aggregation durch
c = categories["cat03"]
data   = []
labels = []
for code in sorted(c["labels"].keys())[1:]:
    labels.append(c["labels"][code])
    data.append(sum([v["value"] for v in values if v["cat03"] == code]))
print data


#Handlung
width = 0.5
x = pylab.arange(len(data))
prop = fm.FontProperties(fname='/Library/Fonts/Osaka.ttf') # for mac
pylab.barh(x, data, width)
pylab.yticks(x + width / 2, labels)
pylab.show()

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