from nbdev.showdoc import *
from fastcore.test import test_eq

assert len(names) == 47 # 47 prefectures

都道府県のデータフレーム

  • name: 正式名称
  • short_name: 略名
df
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
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
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
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 
test_eq(47, len(df.name))

日本全国で47都道府県ある。

test_eq(set([p[-1] for p in df.name]), {'府', '県', '道', '都'})

都道府県の正式名称の最後には必ず '府', '県', '道', '都' が付いている。

df.loc[10, "name"]

'群馬県'
df[df.name == "東京都"]
name short_name
code
13 東京都 東京 
df[df.short_name == "大阪"]
name short_name
code
27 大阪府 大阪

都道府県の辞書＜コード→名前＞ 

__code2name

{1: '北海道',
 2: '青森県',
 3: '岩手県',
 4: '宮城県',
 5: '秋田県',
 6: '山形県',
 7: '福島県',
 8: '茨城県',
 9: '栃木県',
 10: '群馬県',
 11: '埼玉県',
 12: '千葉県',
 13: '東京都',
 14: '神奈川県',
 15: '新潟県',
 16: '富山県',
 17: '石川県',
 18: '福井県',
 19: '山梨県',
 20: '長野県',
 21: '岐阜県',
 22: '静岡県',
 23: '愛知県',
 24: '三重県',
 25: '滋賀県',
 26: '京都府',
 27: '大阪府',
 28: '兵庫県',
 29: '奈良県',
 30: '和歌山県',
 31: '鳥取県',
 32: '島根県',
 33: '岡山県',
 34: '広島県',
 35: '山口県',
 36: '徳島県',
 37: '香川県',
 38: '愛媛県',
 39: '高知県',
 40: '福岡県',
 41: '佐賀県',
 42: '長崎県',
 43: '熊本県',
 44: '大分県',
 45: '宮崎県',
 46: '鹿児島県',
 47: '沖縄県'}

都道府県の辞書＜名前→コード＞ 

__name2code

{'北海道': 1,
 '青森県': 2,
 '岩手県': 3,
 '宮城県': 4,
 '秋田県': 5,
 '山形県': 6,
 '福島県': 7,
 '茨城県': 8,
 '栃木県': 9,
 '群馬県': 10,
 '埼玉県': 11,
 '千葉県': 12,
 '東京都': 13,
 '神奈川県': 14,
 '新潟県': 15,
 '富山県': 16,
 '石川県': 17,
 '福井県': 18,
 '山梨県': 19,
 '長野県': 20,
 '岐阜県': 21,
 '静岡県': 22,
 '愛知県': 23,
 '三重県': 24,
 '滋賀県': 25,
 '京都府': 26,
 '大阪府': 27,
 '兵庫県': 28,
 '奈良県': 29,
 '和歌山県': 30,
 '鳥取県': 31,
 '島根県': 32,
 '岡山県': 33,
 '広島県': 34,
 '山口県': 35,
 '徳島県': 36,
 '香川県': 37,
 '愛媛県': 38,
 '高知県': 39,
 '福岡県': 40,
 '佐賀県': 41,
 '長崎県': 42,
 '熊本県': 43,
 '大分県': 44,
 '宮崎県': 45,
 '鹿児島県': 46,
 '沖縄県': 47,
 '北海': 1,
 '青森': 2,
 '岩手': 3,
 '宮城': 4,
 '秋田': 5,
 '山形': 6,
 '福島': 7,
 '茨城': 8,
 '栃木': 9,
 '群馬': 10,
 '埼玉': 11,
 '千葉': 12,
 '東京': 13,
 '神奈川': 14,
 '新潟': 15,
 '富山': 16,
 '石川': 17,
 '福井': 18,
 '山梨': 19,
 '長野': 20,
 '岐阜': 21,
 '静岡': 22,
 '愛知': 23,
 '三重': 24,
 '滋賀': 25,
 '京都': 26,
 '大阪': 27,
 '兵庫': 28,
 '奈良': 29,
 '和歌山': 30,
 '鳥取': 31,
 '島根': 32,
 '岡山': 33,
 '広島': 34,
 '山口': 35,
 '徳島': 36,
 '香川': 37,
 '愛媛': 38,
 '高知': 39,
 '福岡': 40,
 '佐賀': 41,
 '長崎': 42,
 '熊本': 43,
 '大分': 44,
 '宮崎': 45,
 '鹿児島': 46,
 '沖縄': 47}
assert set(df.name).union(set(df.short_name)) == set(__name2code.keys())

変換メソッド name2code & code2name

List,object) -> name2code (Series,object) -> name2code[source]

List,object) -> name2code (Series,object) -> name2code()

Dictionary-like object; __getitem__ matches keys of types using issubclass

test_eq(name2code("東京都"), 13)

test_eq(name2code("東京"), 13)

test_eq(name2code(["東京都", "大阪府", "北海道"]), [13, 27, 1])

test_eq(name2code(["東京", "大阪", "北海"]), [13, 27, 1])

test_eq(name2code(pd.Series(names)), pd.Series(range(1, len(names)+1)))

test_eq(name2code(names), list(range(1, len(names)+1)))

List,object) -> code2name (Series,object) -> code2name[source]

List,object) -> code2name (Series,object) -> code2name()

Dictionary-like object; __getitem__ matches keys of types using issubclass

test_eq(code2name(13), "東京都")

test_eq(code2name([13, 27, 1]), ["東京都", "大阪府", "北海道"])

test_eq(code2name(list(df.index)), df.name.values)

test_eq(code2name(pd.Series(df.index)).values, df.name.values)