API 入門

pandasで効率よくデータを取り込む

Amany Mahfouz

Instructor

Application Programming Interfaces

アプリケーションが他プログラムと通信する方法を定義
データベース詳細を知らなくてもアプリからデータ取得

いくつかにチェックの入ったフォーム

Application Programming Interfaces

アプリケーションが他プログラムと通信する方法を定義
データベース詳細を知らなくてもアプリからデータ取得

フォームと店舗のイラスト。フォームが店に送られていることを示す矢印。

Application Programming Interfaces

アプリケーションが他プログラムと通信する方法を定義
データベース詳細を知らなくてもアプリからデータ取得

開封された荷物と店舗のイラスト。以前の注文票の位置に荷物。店から送られたことを示す矢印。

Requests

ウェブサイトとデータの送受信
特定の API に依存しない
URL から取得は requests.get()

requests.get()

URL から取得するには requests.get(url_string)
キーワード引数
- params: パラメータ辞書でリクエストをカスタマイズ
- headers: ヘッダー辞書。API への認証に使用
戻り値: データとメタデータを含む response オブジェクト
- response.json() は JSON データのみを返す

response.json() と pandas

response.json() は辞書を返す
read_json() は辞書ではなく文字列を想定
pd.DataFrame() でレスポンス JSON をデータフレーム化
- read_json() はエラーになる！

Yelp Business Search API

Yelp ロゴ

Yelp Business Search API

Yelp Business Search API のドキュメント。リクエストエンドポイントと一部のパラメータを表示。

Yelp Business Search API

Yelp Business Search API のドキュメント。API エンドポイント URL が強調表示。

Yelp Business Search API

Yelp Business Search API のドキュメント。任意の term パラメータが強調表示。

Yelp Business Search API

Yelp Business Search API のドキュメント。必須の位置情報パラメータが強調表示。

Yelp Business Search API

Yelp Business Search API のドキュメント。レスポンス JSON の例を表示。

リクエストの送信

import requests
import pandas as pd


api_url = "https://api.yelp.com/v3/businesses/search"

# Set up parameter dictionary according to documentation
params = {"term": "bookstore", 
         "location": "San Francisco"}

# Set up header dictionary w/ API key according to documentation
headers = {"Authorization": "Bearer {}".format(api_key)}


# Call the API
response = requests.get(api_url, 
                        params=params, 
                        headers=headers)

レスポンスの解析

# Isolate the JSON data from the response object
data = response.json()
print(data)

{'businesses': [{'id': '_rbF2ooLcMRA7Kh8neIr4g', 'alias': 'city-lights-bookstore-san-francisco', 'name': 'City Lights Bookstore', 'image_url': 'https://s3-media1.fl.yelpcdn.com/bphoto/VRydkkpVbA3CeVLBKzs2Vw/o.jpg', 'is_closed': False,

# Load businesses data to a dataframe
bookstores = pd.DataFrame(data["businesses"])
print(bookstores.head(2))

                                  alias        ...                                                    url
0   city-lights-bookstore-san-francisco        ...      https://www.yelp.com/biz/city-lights-bookstore...
1  alexander-book-company-san-francisco        ...      https://www.yelp.com/biz/alexander-book-compan...

[2 rows x 16 columns]

練習してみましょう！

pandasで効率よくデータを取り込む