##はじめに
こんなことはありませんか?
toBの企業情報は取得しているけどCRMには法人番号はない。
あるのは、法人名と設立年度などの基本情報。
こんな時に他のリストのデータセットと結合する際に、何を結合keyにすればいいのか？
悩むと思います。

行政の定める法人番号さえあれば、あらゆる企業情報を結合し、1つの情報にすることができます。
例えば,以下のように、テーブルAとテーブルBを結合したい時がありうるとします。

テーブルA(企業情報)

会社名	設立年	都道府県
hoge	fuga	3

テーブルB(コンタクト情報)

会社名	見込み金額	受注状況
hoge	3000	初回接続

##gbizinfoを使ってみる
sqlなどデータベース言語に触れることがある人ならわかると思います。
文字列同士の結合はDB負荷がかかるという事に。
法人番号さえあれば共通の結合Keyとして使用できます。
法人番号を取得する場合に、便利なのが、経産省のgbizinfoです
なんとこのサービスREST APIを備えているのです。
なので、とっても法人番号の取得が簡単です。
https://info.gbiz.go.jp/api/index.html

のちにheadersの情報でX-hojinInfo-api-tokenが必要になるので
あらかじめAPIの利用申請が必要です。

##pythonで呼んでみる
###サンプルデータ
以下のように、会社名と設立年度だけが入ったデータがあるとします。
このデータに法人番号を入れたいです。
リクエストの際のメソッドはGETです

会社名	設立年
楽天モバイル株式会社	2018
株式会社松屋フーズ	2018

###リクエストしてみる

request.py

import json
import pandas as pd
import requests

class CorporateNumbers:
    def __init__(self):
        self.headers = {
            "Accept": "application/json",
            "X-hojinInfo-api-token": "###token###"
        }
        self.endpoint_url = 'https://info.gbiz.go.jp/hojin/v1/hojin'
    def _create_taeger_company_dataframe(self):
        df = pd.read_clipboard()
        return df
    def _get_corporate_number(self,df):
        #df = self._create_taeger_company_dataframe()
        name = df.name
        founded_year = df.founded
        results = []
        for name,founded in zip(name,founded_year):
            data = {
                'name':name,
                'founded':founded
            }
            res = requests.get(
                url = self.endpoint_url,
                headers = self.headers,
                params = data
            )
            json = res.json()['hojin-infos']
            results.extend(json)
            df = pd.io.json.json_normalize(results)
        return df
    def _merge_dataframe(self):
        df1 = self._create_taeger_company_dataframe()
        df2 = self._get_corporate_number(df = df1)
        df3 = pd.merge(df1,df2,on='name',how='left')
        return df3

結果