RESASのCSVまとめてみました。
- RESAS CSVをgoogle drvie においてあります。１４０Mあります。 やや、取りこぼしあるようですが、とりあえず、公開です。
zip のままで操作できる python script つけました。
- ファイルが文字化けするので、zipfile.py の一部変更します。 (ex) anaconda の例です。
anaconda3/lib/python3.5/zipfile.py を変更します。
ファイル名のencoding が、utf-8 でないときに、cp437 だと
いうことになってしまうので、cp932(shift-jis のようなもの）に変更します。
1126 if flags & 0x800:
1127 # UTF-8 file names extension
1128 filename = filename.decode('utf-8')
1129 else:
1130 # Historical ZIP filename encoding
1131 #filename = filename.decode('cp437')
filename = filename.decode('cp932')
import io
from pprint import pprint as pp
import zipfile
# https://drive.google.com/file/d/0B-OqLsq_blQwdndNblB4NnFuM2c/view?usp=sharing
# をダウンロードして、data/reasa_all_pre.zip に保存してください。
z = zipfile.ZipFile('data/resas_all_pre.zip')
for one in z.namelist():
z2 = zipfile.ZipFile(io.BytesIO(z.open(one).read()))
pp(z2.infolist()[0].filename)
実行すると下記が表示されます。
'agriculture-all_20160129/農業花火図_旧市区町村.csv'
'agriculture-crops_20160129/01_集計データ/'
'agriculture-land_20160129/01_集計データ/'
'agriculture-sales_20160129/01_集計データ/'
'commerce-all_20160930/消費マップ_商業花火図_業種別_市区町村.csv'
'commerce-regional-comparison_20160930/消費マップ_商業花火図_業種別_市区町村.csv'
'fishery-sea_20160325/【増減率】水産業マップ_海面漁業マップ_販売金額_市区町村.csv'
'forestry-forester_20160930/林業マップ_林業者分析_市区町村.csv'
'forestry-income_20160129/01_集計データ/'
'forestry-mountain-forest_20160930/林業マップ_山林分析_市区町村.csv'
'industry-all_20160930/01_企業数（企業単位）/'
'industry-globalmarket_20160129/集計データ/'
'industry-patent_20160129.zip/特許分布図_トップ画面_01_北海道.csv'
'industry-power_20160129/01_トップ画面/'
'industry-regional-comparison_20160930/'
'inlandwaterfisheries-boat-and-farming_20160930/内水面漁業マップ_漁船・養殖面積分析_全国.csv'
'inlandwaterfisheries-sales_20160930/内水面漁業マップ_内水面漁獲物等販売金額_主要経営体.csv'
'local-government-finance_20161011/自治体比較マップ_自治体財政状況の比較_市区町村.csv'
'municipality-company_20160720/01_集計データ/'
'municipality-employee_20160720/01_集計データ/'
'municipality-foundation_20160129/創業比率_市区町村.csv'
'municipality-job_20160129/有効求人倍率_全国_職業大分類.csv'
'municipality-labor_20160224/労働生産性_市区町村_業種中分類.csv'
'municipality-manufacture_20160826/01_集計データ/'
'municipality-plant_20160720/01_集計データ/'
'municipality-property-tax_20160720/01_集計データ/'
'municipality-resident-tax-corporate_20160720/01_集計データ/'
'municipality-sales_20160129/01_集計データ/'
'municipality-surplus_20160129/黒字赤字企業比率_市区町村_業種中分類.csv'
'municipality-taxes_20160720/01_集計データ/'
'municipality-value_20160224/付加価値額_市区町村_業種中分類.csv'
'municipality-wages_20160129/一人当たり賃金_全国_業種中分類.csv'
'overseas-transaction_20160930/産業マップ_企業の海外取引分析.csv'
'population-composition_20160129/01_トップ画面（総人口）/'
'population-future_20160129/01_トップ画面/'
'population-nature_20160129/01_合計特殊出生率と人口推移/'
'population-society_20160129/02_人口移動（グラフ分析）/'
'population-sum_20160129/01_トップ画面（人口増減率）/'
'地域経済循環分析（簡易解説書）/地域経済循環マップ（概要）.pdf'
'research-and-development_20160930/産業マップ_研究開発費の地域間比較_研究開発費増減率の要因分析.csv'
'seafishing-boat-and-farming_20160930/海面漁業マップ_漁船・養殖面積等分析_市区町村.csv'
'seafishing-fishermen_20160930/海面漁業マップ_海面漁業者分析_市区町村.csv'
'tourism-foreigners_20160826/外国人訪問分析_四半期.csv'