#33 URLからデータを読み込む

今回は、NDBオープンデータのホームページにあるデータを読込み、見やすい形に整形していきます。

そのために、下記のようなプログラムを解説します。

● ホームページからダウンロードできるExcelファイルを読み込む

　80　url = “Excelファイルのありか"
　　　 データ名 = pd.read_excel(url)

● Excelの最初の何行かを読み飛ばす「skiprows」、「skipfooter」

　81　skiprows=[数字1, 数字2, 数字3, …]

● データの列名を変更する「rename」

　82　データ名.rename(index={古い行名1：新しい行名1,…},
 　      columns={古い列名2：新しい列名2,…})

● 文字列を上下と同じように埋める「fillna」

　83　データ名 ["薬効分類"].fillna(method='ffill')

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■まずは、下記の動画（8分42秒）をご覧ください。

■次にプログラムの解説を自分のペースで読みましょう。下記のスライドを参照してください。

#33 データの読み込み by @Cat_Taro

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■このセクションのプログラムは下記のようになります。

   実際に、コピペしてコラボで試してみましょう！

import pandas as pd
import numpy as np

url1 = "https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/0000139842.xlsx"
df = pd.read_excel(url1)
df.head()

url1 = "https://www.mhlw.go.jp/file/06-Seisakujouhou-12400000-Hokenkyoku/0000139842.xlsx"
df1 = pd.read_excel(url1, skiprows=[0, 1, 3])
df1.head()

df1_1 = df1.rename(columns={"薬効\n分類": "薬効分類", "医薬品\nコード":"医薬品コード",
                            "薬価基準収載\n医薬品コード":"薬価基準収載医薬品コード",
                            "後発品\n区分":"後発品区分"})
df1_1.head()

df1_1["薬効分類"]=df1_1["薬効分類"].fillna(method='ffill')
df1_1["薬効分類名称"]=df1_1["薬効分類名称"].fillna(method='ffill')
df1_1.head()