estat_api_dlt_helper

e-Stat APIからデータを取得しロードするhelper

ドキュメントはこちら

概要

e-Stat APIを利用してデータを取得し、DWHなどのデータ基盤にロードするシーンでの活用を想定しています。

Pythonのライブラリとして動作し、以下の３つの機能を提供します。

• parse_response
  • APIのレスポンスをパースし、データとメタデータを結合させたArrow Tableを作成します。
• estat_table / estat_source
  • dltのsource/resourceデコレータを活用した宣言的APIです。
  • 単一の統計表には estat_table() 、複数の統計表をまとめて扱う場合は estat_source() を使います。
• load_estat_data
  • dlt(data load tool)のラッパーとして動作し、 統計表IDとテーブル名などを設定するだけで、簡単にDWHなどにロード可能です。
  • paginationや複数の統計表IDを同じテーブルにロードしたいケースなどを内部でいい感じに処理します。
• create_estat_resource / create_estat_pipeline / create_estat_source
  • dltのresource・pipeline・sourceをそれぞれ個別に生成し、dltの細かい設定や機能を使いこなしたい場合に使用します。
  • create_estat_sourceは複数のEstatDltConfigをまとめてdlt sourceを生成できます。

モチベーションとコンセプト

それなりの数の政府統計の統計表を効率よくデータ基盤に抽出・ロードしたいというニーズをもとに生まれました。 e-Stat APIのレスポンスはある程度抽象化されているため、メタデータを本体データに結合するパーサーと、 データロードスクリプトを非常に抽象化・量産化できるdlt(data load tool)を組み合わせることで、上記を達成できると感じて実装を始めました。

コンセプト:

• なるべく統計表IDとテーブル名を記述するだけで動くものがいい
• 複数の統計表IDのロードや、マージ戦略などの設定にも対応したい
• 何のデータソース(統計表ID)を、どこに(DWH|データセット|テーブル)、ロードするか、という設定をなるべく同じところで記述したい
• どの統計表のレスポンスにも対応できるパーサーが欲しい

インストール

pip install estat_api_dlt_helper

# BigQuery
pip install "estat_api_dlt_helper[bigquery]"

# Snowflake
pip install "estat_api_dlt_helper[snowflake]"

# duckdb
pip install "estat_api_dlt_helper[duckdb]"

使用方法

e-Stat APIに関して、ユーザー登録やアプリケーションIDの取得が完了している前提です。 取得したアプリケーションIDは環境変数に入れておいてください。

export ESTAT_API_KEY=YOUR_APP_ID

Win:

$env:ESTAT_API_KEY = "YOUR_APP_ID"

estat_table / estat_source を使う場合は、dltのsecrets管理によりapp_idを自動解決できます。

secrets.toml:

[sources.estat]
app_id = "YOUR_APP_ID"

環境変数:

export SOURCES__ESTAT__APP_ID=YOUR_APP_ID

parse_responseの使い方

e-Stat APIの/rest/3.0/app/json/getStatsDataのレスポンスをparse_response()に渡すことで、 responseのTABLE_INF.VALUEの中身をテーブルとして、CLASS_INF.CLASS_OBJの中身をメタデータとして名寄せさせたArrow Tableを生成することができます。

処理イメージ:

response	加工後

see: examples

import os
import pandas as pd
import requests

from estat_api_dlt_helper import parse_response

# API endpoint
url = "https://api.e-stat.go.jp/rest/3.0/app/json/getStatsData"

# Parameters for the API request
params = {
    "appId": os.getenv("ESTAT_API_KEY"),
    "statsDataId": "0000020201",  # 社会人口統計 市区町村データ 基礎データ
    "cdCat01": "A2101",           # 住民基本台帳人口（日本人）
    "cdArea": "01100,01101",      # 札幌市, 札幌市中央区
    "limit": 10
}
try:
    # Make API request
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    # Parse the response into Arrow table
    table = parse_response(data)
    # Print data
    print(table.to_pandas())

except requests.RequestException as e:
    print(f"Error fetching data from API: {e}")
except Exception as e:
    print(f"Error processing data: {e}")

estat_table / estat_sourceの使い方

dltの @dlt.resource / @dlt.source デコレータを活用した宣言的APIです。 統計表IDを指定するだけでDLTのリソース/ソースを生成できます。

see: examples

単一の統計表を取得する場合:

NOTE: estat_table を単体で使う場合、app_id は dlt の secrets 解決により SOURCES__ESTAT_TABLE__APP_ID 環境変数（または secrets.toml の [sources.estat_table] セクション）から探索されます。 estat_source 経由で使う場合は SOURCES__ESTAT__APP_ID（[sources.estat]）から解決されます。 混乱を避けるには、app_id を明示的に渡すか、estat_source 経由で使うことを推奨します。

import dlt
from estat_api_dlt_helper import estat_table

resource = estat_table(
    stats_data_id="0000020201",
    write_disposition="replace",
    limit=100,
    maximum_offset=200,
)

pipeline = dlt.pipeline(
    pipeline_name="estat",
    destination="duckdb",
    dataset_name="estat_data",
)
pipeline.run(resource)

複数の統計表をまとめて取得する場合:

from estat_api_dlt_helper import estat_source

# IDリストを指定（リソース名は自動的に estat_{id} になります）
source = estat_source(
    stats_data_ids=["0000020201", "0004028584"],
    limit=100,
    maximum_offset=200,
)
pipeline.run(source)

# 辞書でカスタムリソース名を指定することもできます
source = estat_source(
    stats_data_ids={"population": "0000020201", "gdp": "0004028584"},
    write_disposition="merge",
    primary_key=["time_code", "area_code"],
)
pipeline.run(source)

リソースごとに個別の設定が必要な場合は、tables パラメータを使います:

from estat_api_dlt_helper import estat_source, estat_table

source = estat_source(
    tables=[
        estat_table(
            stats_data_id="0000020201",
            table_name="pop",
            write_disposition="merge",
            primary_key=["time_code"],
            limit=100,
            maximum_offset=200,
        ),
        estat_table(
            stats_data_id="0004028584",
            table_name="gdp",
            write_disposition="replace",
            limit=100,
            maximum_offset=200,
        ),
    ],
)
pipeline.run(source)

インクリメンタルロード（増分ロード）

estat_table / estat_source は dlt.sources.incremental を使ったインクリメンタルロードに対応しています。 前回ロード以降の新しい時点のデータだけを取得できるため、定期パイプラインでの全件取得を避けられます。

see: examples

import dlt
from estat_api_dlt_helper import estat_table

pipeline = dlt.pipeline(
    pipeline_name="estat_incremental",
    destination="duckdb",
    dataset_name="estat_data",
)

resource = estat_table(
    stats_data_id="0000020201",
    write_disposition="merge",
    primary_key=["time", "area"],
    incremental=dlt.sources.incremental("time", initial_value="2020000000"),
)

# 初回: initial_value 以降のデータを取得
# 2回目以降: 前回の最大 time 値以降のデータのみ取得
pipeline.run(resource)

estat_source でも同様に指定でき、全リソースに共通の incremental 設定が適用されます:

from estat_api_dlt_helper import estat_source

source = estat_source(
    stats_data_ids=["0000020201", "0004028584"],
    write_disposition="merge",
    primary_key=["time", "area"],
    incremental=dlt.sources.incremental("time", initial_value="2020000000"),
)
pipeline.run(source)

注意点:

• write_disposition は "merge" または "append" と組み合わせて使用してください
• 新しい時点の追加のみ検出されます。既存データの改訂（遡及改定）は検出できません
• time カラムの値（例: "2020000000"）は辞書順で時系列順になるため、文字列比較で正しく動作します

load_estat_dataの使い方

dlt(data load tool)のwrapperとして簡便なconfigで取得データを DWH等にロードできます。

ロード可能なDWHについてはdltのドキュメントを参考にしてください。

see: examples

# duckdbの場合
import os
import dlt
import duckdb
from estat_api_dlt_helper import EstatDltConfig, load_estat_data

db = duckdb.connect("estat_demo.duckdb")

# Simple configuration
config = {
    "source": {
        "app_id": os.getenv("ESTAT_API_KEY"), #(必須項目)
        "statsDataId": "0000020201",  # (必須項目) 人口推計
        "limit": 100,  # (Optional) 1 requestで取得する行数 | デフォルト:10万
        "maximum_offset": 200,  # (Optional) 最大取得行数
    },
    "destination": {
        "pipeline_name": "estat_demo",
        "destination": dlt.destinations.duckdb(db),
        "dataset_name": "estat_api_data",
        "table_name": "population_estimates",
        "write_disposition": "replace",  # Replace existing data
    },
}
estat_config = EstatDltConfig(**config)

# Load data with one line
info = load_estat_data(estat_config)
print(info)

load_estat_dataの使い方 (Advanced)

load_estat_data()は簡単な設定でロードを可能にしますが、dltの細かい設定や機能を使いこなしたい場合(dlt.transformやbigquery_adapterなど)は、 dltのresourceとpipelineをそれぞれ単体で生成し、既存のdltのコードと同じように扱うこともできます。

see: examples (resource)

see: examples (pipeline)

create_estat_sourceの使い方

複数の統計表を一括でロードしたい場合は、create_estat_source()を使用できます。 EstatDltConfigのリストを渡すことで、複数のリソースをまとめたdlt sourceを生成します。

see: examples

import os
import dlt
from estat_api_dlt_helper import EstatDltConfig, create_estat_source

app_id = os.getenv("ESTAT_API_KEY")

configs = [
    EstatDltConfig(
        source={"app_id": app_id, "statsDataId": "0000020201"},
        destination={"destination": "duckdb", "dataset_name": "estat", "table_name": "population"},
    ),
    EstatDltConfig(
        source={"app_id": app_id, "statsDataId": "0004028584"},
        destination={"destination": "duckdb", "dataset_name": "estat", "table_name": "household",
                     "write_disposition": "replace", "primary_key": None},
    ),
]

source = create_estat_source(configs)

pipeline = dlt.pipeline(
    pipeline_name="estat_multi",
    destination="duckdb",
    dataset_name="estat",
)
info = pipeline.run(source)
print(info)

Development

# Install development dependencies
uv sync --frozen

# Run tests
uv run pytest

# Format code
uv run ruff format src/