Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/vochicong/jp_pref
Japan Prefecture Code
https://github.com/vochicong/jp_pref
code japan prefecture
Last synced: 15 days ago
JSON representation
Japan Prefecture Code
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/vochicong/jp_pref
- Owner: vochicong
- License: apache-2.0
- Created: 2021-02-23T02:58:28.000Z (over 3 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2022-05-26T04:54:01.000Z (over 2 years ago)
- Last Synced: 2024-10-03T03:21:41.223Z (about 1 month ago)
- Topics: code, japan, prefecture
- Language: Jupyter Notebook
- Homepage: https://vochicong.github.io/jp_pref/
- Size: 58.6 KB
- Stars: 2
- Watchers: 1
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
- Contributing: CONTRIBUTING.md
- License: LICENSE
Awesome Lists containing this project
README
# JP Pref.
> Japan prefecture names and codes
日本都道府県の名称とコード（JIS X 0401-1973）を変換するユーティリティ
- 名称 ⇔ コード
- 略名 ⇔ 正式名称
Reference
- [都道府県コード及び市区町村コード(総務省 電子自治体)](http://www.soumu.go.jp/denshijiti/code.html)
- [JIS X 0401 JSON API](https://madefor.github.io/jisx0401/)
- [Lightweight US zipcode database in Python](https://github.com/seanpianka/zipcodes)
- [Powerful US zipcode database in Python](https://github.com/MacHu-GWU/uszipcode-project)
## Install
`pip install jp_pref`
## How to use
```python
from jp_pref.prefecture import name2code, code2name
from jp_pref.prefecture import df as df_pref
```
### Conversion
都道府県名の文字列、リスト、もしくは pandas series をコードに変換
```python
assert name2code("東京都") ==\
name2code("東京") == 13
assert code2name(13) == "東京都"
assert name2code(["東京都", "大阪府", "北海道"]) ==\
name2code(["東京", "大阪", "北海"]) ==\
[13, 27, 1]
assert code2name([13, 27, 1]) == ['東京都', '大阪府', '北海道']
```
### Dataframe
Dataframe of prefecture names and codes.
ちょっと長い都道府県リストが一画面に収まるように、[`pandas_show`](https://vochicong.github.io/pandas_show/) を使う。
```python
# hide-output
!pip install pandas_show
```
```python
from pandas_show.core import display_in_cols
```
```python
display_in_cols(df_pref, 4)
```
name
short_name
code
1
北海道
北海
2
青森県
青森
3
岩手県
岩手
4
宮城県
宮城
5
秋田県
秋田
6
山形県
山形
7
福島県
福島
8
茨城県
茨城
9
栃木県
栃木
10
群馬県
群馬
11
埼玉県
埼玉
12
千葉県
千葉
name
short_name
code
13
東京都
東京
14
神奈川県
神奈川
15
新潟県
新潟
16
富山県
富山
17
石川県
石川
18
福井県
福井
19
山梨県
山梨
20
長野県
長野
21
岐阜県
岐阜
22
静岡県
静岡
23
愛知県
愛知
24
三重県
三重
name
short_name
code
25
滋賀県
滋賀
26
京都府
京都
27
大阪府
大阪
28
兵庫県
兵庫
29
奈良県
奈良
30
和歌山県
和歌山
31
鳥取県
鳥取
32
島根県
島根
33
岡山県
岡山
34
広島県
広島
35
山口県
山口
36
徳島県
徳島
name
short_name
code
37
香川県
香川
38
愛媛県
愛媛
39
高知県
高知
40
福岡県
福岡
41
佐賀県
佐賀
42
長崎県
長崎
43
熊本県
熊本
44
大分県
大分
45
宮崎県
宮崎
46
鹿児島県
鹿児島
47
沖縄県
沖縄