e-Stat の API を使って政府統計情報を取得する方法 (その３)

コロナが人の移動に影響しているかみれたら面白いと思って、e-Statの住民基本台帳人口移動報告を使って今年(2020年)の国内外の人口の移動をグラフにしてみました。

これまでの調査
Pythonスクリプト

これまでの調査

a1026302.hatenablog.com
a1026302.hatenablog.com

Pythonスクリプト

APIで情報取得

STAT_NAME取得

import os
import io
import requests
import pandas as pd
%matplotlib inline
pd.plotting.register_matplotlib_converters()
app_id =  "{{APP_IDは個人ごとに取得}}"

def get_stats_name_list():
    url = "http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/getSimpleStatsList"
    params = {"appId": app_id, "statsNameList": "Y"}
    response = requests.get(url, params=params)
    csv_text = response.text[response.text.find('"TABLE_INF",') :]
    df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_text), dtype="object")
    return df

df_stats_name = get_stats_name_list().pipe(
    lambda df: df[df.STAT_NAME.str.contains("人口移動")]
)

df_stats_name

TABLE_INF	STAT_CODE	STAT_NAME	GOV_ORG_CODE	GOV_ORG_NAME
30	00200523	00200523	住民基本台帳人口移動報告	00200	総務省

TABLE_INF取得

stats_code = df_stats_name.TABLE_INF
def get_stats_list(stats_code):
    url = "http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/getSimpleStatsList"
    params = {"appId": app_id, "statsCode": stats_code}
    response = requests.get(url, params=params)
    csv_text = response.text[response.text.find('"TABLE_INF",') :]
    df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_text), dtype="object")
    return df

表作成

CLASS一覧

df_stats_list = get_stats_list(stats_code).pipe(
    lambda df: df[
        (df.CYCLE == "月次")
        & (df.TITLE.str.contains("全国"))
        & (df.TITLE.str.contains("2020年1月"))
        & (df.TITLE.str.contains("転入者数"))
    ]
)

stats_data_id = df_stats_list.iloc[0].TABLE_INF
def get_meta_info(stats_data_id):
    url = "http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/getSimpleMetaInfo"
    params = {"appId": app_id, "statsDataId": stats_data_id}
    response = requests.get(url, params=params)
    csv_text = response.text[response.text.find('"CLASS_OBJ_ID",') :]
    df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_text), dtype="object")
    return df

df_meta_info = get_meta_info(stats_data_id).dropna(axis=1).drop_duplicates('CLASS_OBJ_ID')

def get_stats_data(stats_data_id, cat01, cat02, area):
    url = "http://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/getSimpleStatsData"
    params = {
        "appId": app_id,
        "statsDataId": stats_data_id,
        "cdArea": area,
        "cdCat01": cat01,
        "cdCat02": cat02,
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    csv_text = response.text[response.text.find('"tab_code",') :]
    df = pd.read_csv(io.StringIO(csv_text), dtype="object")
    return df

2020年の全国の移動者についての一覧

df_stas_data = get_stats_data(
    stats_data_id,
    **df_meta_info.groupby("CLASS_OBJ_ID")
    .first()
    .CLASS_CODE[["area", "cat01", "cat02"]]
    .to_dict()
)

df_stas_data

tab_code	表章項目	cat01_code	性別	cat02_code	国籍	area_code	全国・都道府県・大都市	time_code	時間軸（月次）	unit	value	annotation
0	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020001010	2020年10月	NaN	20611	NaN
1	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000909	2020年9月	NaN	13347	NaN
2	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000808	2020年8月	NaN	14229	NaN
3	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000707	2020年7月	NaN	14028	NaN
4	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000606	2020年6月	NaN	11516	NaN
5	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000505	2020年5月	NaN	9021	NaN
6	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000404	2020年4月	NaN	42266	NaN
7	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000303	2020年3月	NaN	53419	NaN
8	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000202	2020年2月	NaN	38842	NaN
9	15	国外からの転入者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000101	2020年1月	NaN	47273	NaN
10	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020001010	2020年10月	NaN	18758	NaN
11	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000909	2020年9月	NaN	20472	NaN
12	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000808	2020年8月	NaN	21720	NaN
13	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000707	2020年7月	NaN	15566	NaN
14	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000606	2020年6月	NaN	9818	NaN
15	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000505	2020年5月	NaN	5727	NaN
16	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000404	2020年4月	NaN	10211	NaN
17	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000303	2020年3月	NaN	33492	NaN
18	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000202	2020年2月	NaN	24043	NaN
19	16	国外への転出者数	0	総数	60000	移動者	00000	全国	2020000101	2020年1月	NaN	28161	NaN

チャート作成

cufflinksをcufflinksを使ってチャートを描画

import cufflinks as cf
cf.go_offline()
df_stas_data['value'] = pd.to_numeric(df_stas_data['value'])
df_stas_data.sort_values('time_code').iplot(
        x='時間軸（月次）',
        y='value', 
        title='国内外の移動者数',
        categories='表章項目'
    )