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Japan prefecture names and codes

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Japan information

Japan prefecture names and codes

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pip install jp_pref

How to use

import pandas as pd
from jp_pref.prefecture import df, name2code, code2name

Dataframe

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() & code2name()

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
code2name(13)
'東京都'
name2code(["東京都", "大阪府", "北海道"])
[13, 27, 1]
code2name([13, 27, 1])
['東京都', '大阪府', '北海道']
name2code(pd.Series(["東京都", "大阪府", "北海道"]))
0    13
1    27
2     1
dtype: int64
code2name(pd.Series([13, 27, 1]))
0    東京都
1    大阪府
2    北海道
dtype: object

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Source Distribution

jp_pref-0.0.4.tar.gz (11.1 kB view details)

Uploaded Source

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jp_pref-0.0.4-py3-none-any.whl (8.7 kB view details)

Uploaded Python 3

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  • Size: 11.1 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-0.0.4.tar.gz
Algorithm Hash digest
SHA256 3868f989f4177072289290bd6770977c2218bd8dae180df65dda74d27e2794fc
MD5 06e997fddbc1720b4572d3e92b897ad4
BLAKE2b-256 6ef1af9cdcf28b349639bc295d1f0698f9fe474df40d779c6f2fa1b080f86003

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File hashes

Hashes for jp_pref-0.0.4-py3-none-any.whl
Algorithm Hash digest
SHA256 d14fa1ea3d41151ed393dde0509ce8b93a9b5a73914e2ef8be6d93e6ceb9d57e
MD5 b8770b64fdb423a5959991d8129726a0
BLAKE2b-256 6cc0136eb518648e88687e0eb6223233e28f50f0f10c3fc5626767f475163b14

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