Simple utilitiy convert name of japanese prefectures
Project description
jp_prefecture.
Japan prefecture names and codes
Simple utility to convert the name of japanese prefectures.
- full_name from/to code (JIS X 0401-1973).
- short_name to full_name
- alphabet_name from/to full_name
- support lists and pandas serires as input.
Reference
Install
pip install jp_prefecture
How to use
from jp_prefecture import jp_prefectures as jp
Dataframe of jp.prefectures
>>> from jp_prefecture import jp_prefectures as jp
>>> jp.prefectures
name short_name alphabet_name
code
1 北海道 北海 Hokkaido
2 青森県 青森 Aomori
3 岩手県 岩手 Iwate
4 宮城県 宮城 Miyagi
5 秋田県 秋田 Akita
6 山形県 山形 Yamagata
7 福島県 福島 Fukushima
8 茨城県 茨城 Ibaraki
9 栃木県 栃木 Tochigi
10 群馬県 群馬 Gunma
11 埼玉県 埼玉 Saitama
12 千葉県 千葉 Chiba
13 東京都 東京 Tokyo
14 神奈川県 神奈川 Kanagawa
15 新潟県 新潟 Niigata
16 富山県 富山 Toyama
17 石川県 石川 Ishikawa
18 福井県 福井 Fukui
19 山梨県 山梨 Yamanashi
20 長野県 長野 Nagano
21 岐阜県 岐阜 Gifu
22 静岡県 静岡 Shizuoka
23 愛知県 愛知 Aichi
24 三重県 三重 Mie
25 滋賀県 滋賀 Shiga
26 京都府 京都 Kyoto
27 大阪府 大阪 Osaka
28 兵庫県 兵庫 Hyogo
29 奈良県 奈良 Nara
30 和歌山県 和歌山 Wakayama
31 鳥取県 鳥取 Tottori
32 島根県 島根 Shimane
33 岡山県 岡山 Okayama
34 広島県 広島 Hiroshima
35 山口県 山口 Yamaguchi
36 徳島県 徳島 Tokushima
37 香川県 香川 Kagawa
38 愛媛県 愛媛 Ehime
39 高知県 高知 Kochi
40 福岡県 福岡 Fukuoka
41 佐賀県 佐賀 Saga
42 長崎県 長崎 Nagasaki
43 熊本県 熊本 Kumamoto
44 大分県 大分 Oita
45 宮崎県 宮崎 Miyazaki
46 鹿児島県 鹿児島 Kagoshima
47 沖縄県 沖縄 Okinawa
>>> jp.prefectures.info()
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
RangeIndex: 47 entries, 1 to 47
Data columns (total 3 columns):
# Column Non-Null Count Dtype
--- ------ -------------- -----
0 name 47 non-null object
1 short_name 47 non-null object
2 alphabet_name 47 non-null object
dtypes: object(3)
memory usage: 1.2+ KB
>>>
Conversion
from jp_prefecture import jp_prefectures as jp
import pandas as pd
assert ( jp.name2code('京都府')
== jp.name2code('京都')
== jp.name2code('Kyoto')
== jp.name2code('KYOTO')
== jp.name2code('kyoto')
== 26 )
assert ( jp.name2code(['京都府', '大阪府', '奈良県'])
== jp.name2code(['京都', '大阪', '奈良'])
== jp.name2code(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara'])
== jp.name2code(['KYOTO', 'OSAKA', 'NARA'])
== jp.name2code(['kyoto', 'osaka', 'nara'])
== [26, 27, 29] )
s1 = jp.name2code(pd.Series(['京都府', '大阪府', '奈良県']))
s2 = jp.name2code(pd.Series(['京都', '大阪', '奈良']))
s3 = jp.name2code(pd.Series(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara']))
s4 = jp.name2code(pd.Series(['KYOTO', 'OSAKA', 'NARA']))
s5 = jp.name2code(pd.Series(['kyoto', 'osaka', 'nara']))
s6 = pd.Series([26, 27, 29])
assert ( s1.equals(s2)
== s2.equals(s3)
== s3.equals(s4)
== s4.equals(s5)
== s5.equals(s6)
== True )
assert jp.code2name(26) == '京都府'
assert jp.code2name([26, 27, 29]) == ['京都府', '大阪府', '奈良県']
s1 = jp.code2name(pd.Series([26, 27, 29]))
s2 = pd.Series(['京都府', '大阪府', '奈良県'])
assert s1.equals(s2) == True
assert jp.code2alphabet(26) == 'Kyoto'
assert jp.code2alphabet([26, 27, 29]) == ['Kyoto', 'Osaka', 'Nara']
s1 = jp.code2alphabet(pd.Series([26, 27, 29]))
s2 = pd.Series(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara'])
assert s1.equals(s2) == True
assert ( jp.name2alphabet('京都府')
== jp.name2alphabet('京都')
== jp.name2alphabet('Kyoto')
== jp.name2alphabet('KYOTO')
== jp.name2alphabet('kyoto')
== 'Kyoto' )
assert ( jp.name2alphabet(['京都府', '大阪府', '奈良県'])
== jp.name2alphabet(['京都', '大阪', '奈良'])
== jp.name2alphabet(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara'])
== jp.name2alphabet(['KYOTO', 'OSAKA', 'NARA'])
== jp.name2alphabet(['kyoto', 'osaka', 'nara'])
== ['Kyoto', 'Osaka', 'Nara'] )
s1 = jp.name2alphabet(pd.Series(['京都府', '大阪府', '奈良県']))
s2 = jp.name2alphabet(pd.Series(['京都', '大阪', '奈良']))
s3 = jp.name2alphabet(pd.Series(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara']))
s4 = jp.name2alphabet(pd.Series(['KYOTO', 'OSAKA', 'NARA']))
s5 = jp.name2alphabet(pd.Series(['kyoto', 'osaka', 'nara']))
s6 = pd.Series(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara'])
assert ( s1.equals(s2)
== s2.equals(s3)
== s3.equals(s4)
== s4.equals(s5)
== s5.equals(s6)
== True )
assert ( jp.alphabet2name('Kyoto')
== jp.alphabet2name('KYOTO')
== jp.alphabet2name('kyoto')
== jp.alphabet2name('京都府')
== jp.alphabet2name('京都')
== '京都府' )
assert ( jp.alphabet2name(['京都府', '大阪府', '奈良県'])
== jp.alphabet2name(['京都', '大阪', '奈良'])
== jp.alphabet2name(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara'])
== jp.alphabet2name(['KYOTO', 'OSAKA', 'NARA'])
== jp.alphabet2name(['kyoto', 'osaka', 'nara'])
== ['京都府', '大阪府', '奈良県'] )
s1 = jp.alphabet2name(pd.Series(['京都府', '大阪府', '奈良県']))
s2 = jp.alphabet2name(pd.Series(['京都', '大阪', '奈良']))
s3 = jp.alphabet2name(pd.Series(['Kyoto', 'Osaka', 'Nara']))
s4 = jp.alphabet2name(pd.Series(['KYOTO', 'OSAKA', 'NARA']))
s5 = jp.alphabet2name(pd.Series(['kyoto', 'osaka', 'nara']))
s6 = pd.Series(['京都府', '大阪府', '奈良県'] )
assert ( s1.equals(s2)
== s2.equals(s3)
== s3.equals(s4)
== s4.equals(s5)
== s5.equals(s6)
== True )
BONUS
As of python 3.8 funtools.singledispatchmethod allows singledispatch on methods, class methods, and staticmethods.
For older ppython version, you can use as follows.
from jp_prefecture.singledispatchmethod import singledispatchmethod
class Patchwork(object):
def __init__(self, **kwargs):
for k, v in kwargs.items():
setattr(self, k, v)
@singledispatchmethod
def get(self, arg):
return getattr(self, arg, None)
@get.register(list)
def _(self, arg):
return [self.get(x) for x in arg]
if __name__ == '__main__':
pw = Patchwork(a=1, b=2, c=3)
print(pw.get('b'))
print(pw.get(['a', 'c']))
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Hashes for jp_prefecture-0.2.3-py3-none-any.whl
| Algorithm | Hash digest | |
|---|---|---|
| SHA256 | 0bc7d9c199f5d18d6286ae939fc71cbc36a1e0bfceaa951da38942fb816c5c07 |
|
| MD5 | 6f99e923e0efda0927f851a745937ffd |
|
| BLAKE2b-256 | 90c6bf1160879b9152bac0e70a79816d6a54553a9d242713c5ded62077c43202 |
