出典：キャッシュレス・消費者還元事業
import requests import pandas as pd url = 'https://api.cashless.go.jp/location/' s = requests.Session() params = { "lat":35.681236, "lng":139.76712499999996, "limit":30, "d":15000, "q":"", "b":"", "c":"", "r":"", "p":"", } """ lat = 緯度 lng = 経度 d=縮尺 15000 100000 b = 業種 X:小売業 Y:サービス業 Z:その他業種 c = カテゴリー 100:総合（非専門） 101:食料品 102:衣料品 103:貴金属・服飾品 104:電化製品 105:家具・調度品 106:書籍・玩具・音楽CD 108:ガソリンスタンド 109:その他小売 110:飲食業 111:宿泊業 112:公共料金 113:理容・美容業 114:運輸業 115:その他サービス 199:その他 r = 還元率 2:2% 5:5% p = 決済手段 ※カンマで結合 1:VISA 2:Mastercard 3:JCB 4:AMERICAN EXPRESS 5:Diners Club 6:交通系IC 7:nanaco 8:WAON 9:楽天Edy 10:iD 11:QUICPay 12:LINE Pay 13:PayPay 14:Origami Pay 15:楽天Pay 16:d払い 17:J-Debit 18:au PAY 19:メルペイ 30:その他ブランド/サービス """ r = s.get(url, params=params) print(r.json()) data = r.json() # 位置情報 df_loc = pd.concat([pd.read_json(url+k, orient='index') for k in data["items"].keys()]) df_loc.set_index('id', inplace=True) df_loc # 店舗情報 df_store = pd.concat([pd.read_json(url+str(i), lines=True) for v in data["items"].values() for i in v]) df_store.set_index('id', inplace=True) df_store print(len(df_loc), len(df_store)) df = df_store.join(df_loc) df # 重複確認 df[df.duplicated()]
