Go To Travel 숙박 시설 스크래핑
csv 데이터가 있으므로 스크래핑하지 않고도 얻을 수 있습니다.
개발 도구
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import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://goto.jata-net.or.jp/assets/data/stay.csv")
df["都道府県"].value_counts()
도도부현
도쿄도
2551
나가노현
2328
교토부
2235
홋카이도
1965
오키나와현
1886년
시즈오카현
1629년
오사카부
1494년
가나가와현
1018년
야마나시현
956
효고현
904
지바현
864
니가타현
855
아이치현
833
군마현
806
후쿠오카현
783
도치기현
715
기후현
661
오이타현
647
후쿠시마현
631
가고시마현
549
구마모토현
537
미에현
525
이시카와현
521
와카야마현
484
히로시마현
444
야마가타현
409
미야기현
407
나가사키현
385
이바라키현
364
후쿠이현
352
이와테현
335
가가와현
328
오카야마현
327
사이타마현
312
나라현
298
에히메현
295
시가현
287
도야마현
259
시마네현
240
고치현
225
돗토리현
221
미야자키현
221
아오모리현
220
아키타현
204
야마구치현
201
도쿠시마현
184
사가현
168
Reference
이 문제에 관하여(Go To Travel 숙박 시설 스크래핑), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다
https://qiita.com/barobaro/items/542c14b868c96807955d
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우수한 개발자 콘텐츠 발견에 전념
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import pandas as pd
df = pd.read_csv("https://goto.jata-net.or.jp/assets/data/stay.csv")
df["都道府県"].value_counts()
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이 문제에 관하여(Go To Travel 숙박 시설 스크래핑), 우리는 이곳에서 더 많은 자료를 발견하고 링크를 클릭하여 보았다 https://qiita.com/barobaro/items/542c14b868c96807955d텍스트를 자유롭게 공유하거나 복사할 수 있습니다.하지만 이 문서의 URL은 참조 URL로 남겨 두십시오.
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