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Japan prefecture names and codes

Project description

Japan information

Japan prefecture names and codes

Install

pip install jp_pref

How to use

from jp_pref.prefecture import df, name2code

Dataframe of prefecture names and codes

df
<style scoped> .dataframe tbody tr th:only-of-type { vertical-align: middle; }
.dataframe tbody tr th {
    vertical-align: top;
}

.dataframe thead th {
    text-align: right;
}
</style>
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

name2code()

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

name2code("東京都")
13
name2code(["東京都", "大阪府", "北海道"])
[13, 27, 1]
import pandas as pd
name2code(pd.Series(["東京都", "大阪府", "北海道"]))
0    13
1    27
2     1
dtype: int64

Project details


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Source Distribution

jp_pref-0.0.1.tar.gz (11.7 kB view details)

Uploaded Source

Built Distribution

jp_pref-0.0.1-py3-none-any.whl (8.5 kB view details)

Uploaded Python 3

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Details for the file jp_pref-0.0.1.tar.gz.

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  • Download URL: jp_pref-0.0.1.tar.gz
  • Upload date:
  • Size: 11.7 kB
  • Tags: Source
  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.3.0 pkginfo/1.7.0 requests/2.25.1 setuptools/49.6.0.post20210108 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.57.0 CPython/3.8.3

File hashes

Hashes for jp_pref-0.0.1.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 57afcdf1b5c5e7c42a3ad683d24e0311753672331608727abbba45c79fcd97d4
MD5 1d3ab595d7be65261163b027d6c5c028
BLAKE2b-256 0fa3946211f66d4e3af7098d2682f8110cd167d4396e041556da7b7e976ec1c3

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  • Uploaded using Trusted Publishing? No
  • Uploaded via: twine/3.3.0 pkginfo/1.7.0 requests/2.25.1 setuptools/49.6.0.post20210108 requests-toolbelt/0.9.1 tqdm/4.57.0 CPython/3.8.3

File hashes

Hashes for jp_pref-0.0.1-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 9e9b3c1772cb5c23109997bfb56ec4cebcf4bb928688436482eea6ac363ca8e3
MD5 3ecd9a3941531c3660feb05d6862832d
BLAKE2b-256 b478ef69ccaaeb88000e2bc58871b24360a03760c0d66295062e46804918ff34

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