(初出: 2018-09-22)

仕事で直近のガソリン価格を調べる必要があった。なぜか「ガソリンスタンドによって値段が違うからなあ」という反応が多いお題だが、こんなものはさくっと統計を引いてやっつけるべきものだ。そこで小売物価統計からもってくることにする。今はこうした基礎データがネットで簡単に入手できる。e-Stat を見に行こう。一回だけならリンクをたどったり検索したりで十分だが、毎月やるくらいならプログラムを書くべきだろう。e-Stat では API が用意されておりデータを引くのは簡単だ。

#ユーザー登録とアプリケーション ID を取得する

手作業で登録する。メールアドレスが必要。

#アプリケーション ID を取得する

手作業で登録する。40桁の16進数が得られるようだ。以下 <APPID> とする。

#小売物価統計からガソリン価格を取得する

##統計表情報取得

提供データの一覧を見ると小売物価統計調査の政府統計コードは 00200571 であるとわかるので、まずこいつに API からアクセスする場合の統計データ ID を調べる。

$ curl https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/getStatsList?appId=<APPID>&statsCode=00200571

結果は XML で得られ、これを覗くと小売物価統計の statsDataId が 0003105586 であることがわかる。

##メタ情報取得

データ抽出条件には地域・品目・年月のコード (ID) が必要なので、その一覧を取得する。

$ curl https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/getMetaInfo?appId=<APPID>&statsDataId=0003105586

こちらも結果は XML で得られる。今回必要なのは長野県松本市のガソリン価格だ。松本市の地域コードは 20202、自動車ガソリンの品目コードは 07301 であることがわかる。地域コードは地方公共団体コード (チェックディジットなし) と同一だった。

##統計データ取得

統計データ本体は、XML/JSON/JSONP/CSV のいずれかの形式で取得できる。全地域全期間全品目のデータを XML で落とすのならばこうする。

$ curl https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/getStatsData?appId=<APPID>&statsDataId=0003105586

松本市のデータだけ取得するには、パラメーターに cdArea=20202 を追加する。次の例では CSV での取得を行う。ただし CSV とはいっても冒頭にかなりの量のヘッダが付く。

$ curl https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/getSimpleStatsData?appId=<APPID>&statsDataId=0003105586&cdArea=20202

さらに品目を絞り、松本市のガソリン価格だけ取得するため、パラメーターに cdCat01=07301 を追加する。

$ curl https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/getSimpleStatsData?appId=<APPID>&statsDataId=0003105586&cdArea=20202&cdCat01=07301

JSON でデータを得るには、エンドポイントを若干変更する。

$ curl https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/json/getStatsDataappId=<APPID>&statsDataId=0003105586&cdArea=20202&cdCat01=07301

#取得したデータを解釈する

##Python で処理する

使い慣れた Python で最新のガソリン価格を得よう。

$ curl -s "https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/json/getStatsData?appId=<APPID>&statsDataId=0003105586&cdArea=20202&cdCat01=07301" >result.json
$ python3 -q
>>> import json
>>> result = json.load(open("result.json"))
>>> price_history_raw = result["GET_STATS_DATA"]["STATISTICAL_DATA"]["DATA_INF"]["VALUE"]
>>> price_history = sorted([(e["@time"][:4] + e["@time"][6:8], e["$"]) for e in price_history_raw])
>>> price_history[-1]
('201808', '154')

簡単だ。

##Javascript で処理する

JavaScript でも同じように書ける。ここではファイルからではなく直接 e-Stat から読みだしている。


const appid = "<APPID>";
const statsdataid = "0003105586";
const cdarea = "20202";
const cdcat01 = "07301";
var url = `https://api.e-stat.go.jp/rest/2.1/app/json/getStatsData?appId=${appid}&statsDataId=${statsdataid}&cdArea=${cdarea}&cdCat01=${cdcat01}`;
var request = new XMLHttpRequest();
request.open("GET", url);
request.responseType = "json";
request.addEventListener("load", (e) => {
    var prices = e.target.response["GET_STATS_DATA"]["STATISTICAL_DATA"]["DATA_INF"]["VALUE"];
    var yyyymm = prices[0]["@time"];
    yyyymm = yyyymm.slice(0, 4) + yyyymm.slice(6,8);
    var price = prices[0]["$"];
    console.log(yyyymm, price);
});
request.send();

これまた簡単。