様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

Datahub.ioから様々なデータを取得できるPythonライブラリdatapackageに関する記事を纏めました。

IMFの統計データ

GDPや失業率などのIMFの統計データを取得する事ができます。

・JupyterとdatapackageでIMFの一般政府歳入(GDP比)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの一般政府純負債(GDP比)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの雇用者数(百万人単位)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの一般政府歳出(GDP比)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの人口(百万人単位)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの失業率(労働人口比)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの名目国内総生産(１０億USD)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの一人当たり名目国内総生産(ローカル通貨)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの一人当たり名目国内総生産(USD)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFのGDPデフレーターデータを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの名目国内総生産(ローカル通貨、10億単位)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの実質国内総生産(ローカル通貨、10億単位)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの国内総貯蓄(GDP比)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの総投資(GDP比)データを取得する

・JupyterとdatapackageでIMFの一人当たり実質国内総生産(ローカル通貨)データを取得する

研究開発に関する支出額データ

研究開発の国別データを取得する事をできます。

・Jupyterとdatapackageで試験的開発の研究開発支出額データを取得する

・Jupyterとdatapackageで応用研究の研究開発支出額データを取得する

・Jupyterとdatapackageで基礎研究の研究開発支出額データを取得する

・Jupyterとdatapackageで外国からの研究開発支出額データを取得する

・Jupyterとdatapackageで民間非営利団体の研究開発支出額データを取得する

・Jupyterとdatapackageで高等教育機関の研究開発支出額データを取得する

・Jupyterとdatapackageで政府の研究開発支出額データを取得する

・Jupyterとdatapackageで企業の研究開発支出額データを取得する

炭素・二酸化炭素排出量に関するデータ

環境に関する重要な指標である炭素排出量などのデータを取得できます。

・Jupyterとdatapackageでガスフレアからの炭素排出量データを取得する

・Jupyterとdatapackageでセメント生産からの炭素排出量データを取得する

・Jupyterとdatapackageで液体燃料からの炭素排出量データを取得する

・Jupyterとdatapackageで固体燃料からの炭素排出量データを取得する

・Jupyterとdatapackageで化石燃料からの炭素排出量(100万トン単位)データを取得する

・JupyterとdatapackageでNOAAの月平均のCO2モル分率データを取得する

石油・ガスなどの天然資源価格

WTI原油価格などの天然資源の価格を取得する事ができます。

・Jupyterとdatapackageで月別のWTI原油価格データを取得する

・Jupyterとdatapackage月別のブレント原油価格データを取得する

・Jupyterとdatapackageで日別のブレント原油価格データを取得する

・Jupyterとdatapackageで月別の天然ガス価格データを取得する

貴金属や債券のデータ・アメリカなどの指標

金価格や債券・S&P500などの指数・雇用率などの情報を取得する事ができます。

・Jupyterとdatapackageで月別の金価格データを取得する(datapackage=1.14.1)

・Jupyterとdatapackageで米国の消費者物価指数データを取得する

・Jupyterとdatapackageで米国10年国債利回りデータを取得する

・JupyterとdatapackageでS&P500構成銘柄データを取得する

・JupyterとdatapackageでS&P500株価指数データを取得する

・Jupyterとdatapackageでアメリカの雇用率・失業率データを取得する

・Jupyterとdatapackageでイギリスの国内総生産データを取得する

その他

各国の都市・空港データや標準規格コードに関する情報を取得する事ができます。

・Jupyterとdatapackageで空港データを取得する

・JupyterとdatapackageでIANAのメディアタイプデータを取得する

・Jupyterとdatapackageで世界の国名・都市名データを取得する

・JupyterとdatapackageでISO-4217通貨コードデータを取得する

インストールなど

datapackageのインストール方法などのページです。

・Raspberry Pi上のJupyterに、様々なデータを取得できるdatapackageパッケージ、データ分析を行うpandasパッケージ、グラフを描画するmatplotlibをインストールする

Jupyterとdatapackageで月別の金価格データを取得する(datapackage=1.14.1)

Jupyterとdatapackageで、月別の金価格データ(USD)を取得して、グラフ描画します。

〇画面

サンプルコード

以下のコードを実行して、datapackageを使用して金価格データを取得し、matplotlibで描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/gold-prices/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "monthly_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col='Date')
    ax = df.plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

・動作バージョン
datapackage=1.14.1

関連情報

・様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

・Raspberry Pi上のJupyterに、様々なデータを取得できるdatapackageパッケージ、データ分析を行うpandasパッケージ、グラフを描画するmatplotlibをインストールする

Raspberry Pi上のJupyterに、様々なデータを取得できるdatapackageパッケージ、データ分析を行うpandasパッケージ、グラフを描画するmatplotlibをインストールする

様々なデータを取得できるdatapackageパッケージ、データ分析を行うpandasパッケージ、グラフを描画するmatplotlibをインストールするには、以下のコマンドを実行します。

インストール手順

以下の例はpipenvなので、jupyterの仮想環境に移動してからコマンドを実行します。

sudo apt-get -y install libatlas-base-dev

pipenv install matplotlib

pipenv install pandas

pipenv install datapackage

関連情報

・Raspberry Pi(Raspbian Buster)にJupyter Labをインストールする
上記の手順でJupyterをインストールした場合は、/home/pi/jupyterが仮想環境のフォルダです。

・様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

Jupyterとdatapackageで米国の消費者物価指数データを取得する

Jupyterとdatapackageで、米国の消費者物価指数データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のサンプルコードで米国の消費者物価指数を取得してグラフ表示します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/cpi-us/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "cpiai_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Date'], parse_dates=True)
    df = df[["Index"]]
    df = df.query("Date >= '2000-01-01'")
    ax = df.plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

関連情報

・様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageで試験的開発の研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの試験的開発の研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで試験的開発の研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Experimental development"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'Israel', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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・様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageで応用研究の研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの応用研究の研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで応用研究の研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Applied research"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'Israel', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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・様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageで基礎研究の研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの基礎研究の研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで基礎研究の研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Basic research"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'Israel', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageで外国からの研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの外国からの研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のサンプルコードで国からの研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Rest of the world"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'United States of America', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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・様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageで民間非営利団体の研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの民間非営利団体の研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで民間非営利団体の研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Private non-profit"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'United States of America', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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Jupyterとdatapackageで高等教育機関の研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの高等教育機関の研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで高等教育機関の研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Higher Education"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'United States of America', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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Jupyterとdatapackageで政府の研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの政府の研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、政府の研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Government"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'United States of America', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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Jupyterとdatapackageで企業の研究開発支出額データを取得する

Jupyterとdatapackageで、UNESCO institute for statisticsの企業の研究開発支出額データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、企業の研究開発支出額データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/expenditure-on-research-and-development/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "expenditure_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'TIME'], parse_dates=True)
    df = df[["Business enterprise"]]
    df = df.query("Country in ('Japan', 'United States of America', 'United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland')")
    df = df.query("TIME >= '2000-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageで空港データを取得する

Jupyterとdatapackageで、空港データを取得して一覧表示するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、空港データを取得します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/airport-codes/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "airport-codes_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path']) 
    df = df.query("iso_country == 'JP'")
    display(df)

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageで米国10年国債利回りデータを取得する

Jupyterとdatapackageで、米国10年国債利回りデータを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、米国10年国債利回りデータを取得してグラフを描画します

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/bond-yields-us-10y/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "monthly_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=["Date"], parse_dates=True)
    df = df.query("Date >= '1980-01-01'")
    ax = df.plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

関連情報

・様々なデータを取得できるdatapackageのまとめ

・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

JupyterとdatapackageでS&P500構成銘柄データを取得する

Jupyterとdatapackageで、S&P500構成銘柄データを取得して表示するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、S&P500構成銘柄データを取得します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/s-and-p-500-companies-financials/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "constituents-financials_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Symbol'])
    df = df.sort_values(by=["Price"], ascending=False)
    display(df)

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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・datapackageに関する他の記事はこちらを参照してください。

Jupyterとdatapackageでガスフレアからの炭素排出量データを取得する

Jupyterとdatapackageで、ガスフレアからの炭素排出量データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、ガスフレアからの炭素排出量データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/co2-fossil-by-nation/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "fossil-fuel-co2-emissions-by-nation_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'Year'], parse_dates=True)
    df = df[["Gas Flaring"]]
    df = df.query("Country in ('JAPAN', 'UNITED STATES OF AMERICA', 'UNITED KINGDOM')")
    df = df.query("Year >= '1980-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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Jupyterとdatapackageでセメント生産からの炭素排出量データを取得する

Jupyterとdatapackageで、セメント生産からの炭素排出量データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、セメント生産からの炭素排出量データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/co2-fossil-by-nation/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "fossil-fuel-co2-emissions-by-nation_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'Year'], parse_dates=True)
    df = df[["Cement"]]
    df = df.query("Country in ('JAPAN', 'UNITED STATES OF AMERICA', 'UNITED KINGDOM')")
    df = df.query("Year >= '1980-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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Jupyterとdatapackageでガス燃料からの炭素排出量データを取得する

Jupyterとdatapackageで、ガス燃料からの炭素排出量データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、ガス燃料からの炭素排出量データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/co2-fossil-by-nation/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "fossil-fuel-co2-emissions-by-nation_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'Year'], parse_dates=True)
    df = df[["Gas Fuel"]]
    df = df.query("Country in ('JAPAN', 'UNITED STATES OF AMERICA', 'UNITED KINGDOM')")
    df = df.query("Year >= '1980-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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Jupyterとdatapackageで液体燃料からの炭素排出量データを取得する

Jupyterとdatapackageで、液体燃料からの炭素排出量データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、液体燃料からの炭素排出量データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/co2-fossil-by-nation/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "fossil-fuel-co2-emissions-by-nation_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'Year'], parse_dates=True)
    df = df[["Liquid Fuel"]]
    df = df.query("Country in ('JAPAN', 'UNITED STATES OF AMERICA', 'UNITED KINGDOM')")
    df = df.query("Year >= '1980-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

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Jupyterとdatapackageで固体燃料からの炭素排出量データを取得する

Jupyterとdatapackageで、固体燃料からの炭素排出量データを取得してグラフ描画するには、以下のコードを実行します。

〇グラフ出力

サンプルコード

以下のコードで、固体燃料からの炭素排出量データを取得してグラフを描画します。

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt
from datapackage import Package
import pandas as pd

package = Package('https://datahub.io/core/co2-fossil-by-nation/datapackage.json')

for resource in package.resources:
  if resource.name == "fossil-fuel-co2-emissions-by-nation_csv":
    df = pd.read_csv(resource.descriptor['path'], index_col=['Country', 'Year'], parse_dates=True)
    df = df[["Solid Fuel"]]
    df = df.query("Country in ('JAPAN', 'UNITED STATES OF AMERICA', 'UNITED KINGDOM')")
    df = df.query("Year >= '1980-01-01'")
    ax = df.unstack(level=0).plot()
    plt.xticks(rotation=90)
    plt.legend(loc='best')
    plt.show()

動作確認バージョン

datapackage=1.14.1 (2020/07/15確認)

関連情報

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