ポケモンで学ぶPython｜#0 PokeAPIでポケモンデータを取得する

import requests
import pandas as pd

# 事前にrequestsをインポートしておく
import requests

# フシギダネ（No.1）の基本情報を取得するエンドポイント（URL）
url = "https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/1"

# GETリクエストでデータを取得し、JSON形式に変える
response = requests.get(url)
pokemon_data = response.json()

# データを見る
pokemon_data

# JSON形式の変数に対し、名前を指定する
pokemon_data['name']

# ID、名前、高さ、重さを変数に格納する
id = pokemon_data['id']
name = pokemon_data['name']
height = pokemon_data['height']
weight = pokemon_data['weight']

print(id,name,height,weight)

# 事前に変数を作成
result = []

# 情報を変数に格納
id = pokemon_data['id']
name = pokemon_data['name']
height = pokemon_data['height']
weight = pokemon_data['weight']

# resultという変数に、上記情報を追加（append）する
result.append([id,name,height,weight])

# resultをDataFrameの形式に変換
df = pd.DataFrame(result,columns=['id','name','height','weight'])
df.head()

# 取得するポケモン数を決めておく（今回は10匹）
number = 10

result = []

# forを利用し、1から10までの繰り返し処理を実施
for i in range(1,number+1):

  # URLの末尾にrangeの数値を入れる
  url = "https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/" + str (i)
  response = requests.get(url)
  pokemon_data = response.json()

  id = pokemon_data['id']
  name = pokemon_data['name']
  height = pokemon_data['height']
  weight = pokemon_data['weight']

  result.append([id,name,height,weight])
  df = pd.DataFrame(result,columns=['id','name','height','weight'])
df

number = 10

# 必要なカラムをリストで用意しておく
required_tags = ['id','name','height','weight','types','stats','sprites']
result = []
for i in range(1,number+1):

  url = "https://pokeapi.co/api/v2/pokemon/" + str (i)
  response = requests.get(url)
  pokemon_data = response.json()
  
  # JSON形式の変数からKeyを順に取り出し、先ほどのリストに当てはまらなかったら削除（不要なKeyを消す）
  for key in list(pokemon_data.keys()):
      if key not in required_tags:
        del pokemon_data[key]

  result.append(pokemon_data)
  df = pd.DataFrame(result)
df

df['stats']

# フシギダネを指定
df['stats'][0]

# フシギダネのこうげきステータスを指定
df['stats'][0][1]

# フシギダネのこうげきステータスの値（base_stat）を指定
df['stats'][0][1]['base_stat']

# 事前にリストを準備
stats_list = []

# 先ほどのDataFrameのデータ数をshapeで取得し、必要情報をリストに追加
for i in range(df.shape[0]):
  stats_list.append([
  df['id'][i],
  df['stats'][i][0]['base_stat'], #hp
  df['stats'][i][1]['base_stat'], #attack
  df['stats'][i][2]['base_stat'], #defense
  df['stats'][i][3]['base_stat'], #special-attack
  df['stats'][i][4]['base_stat'], #special-defense
  df['stats'][i][5]['base_stat'], #speed
  df['sprites'][i]['other']['official-artwork']['front_default'] #ポケモン画像
  ])

# 別名のDataFrameとして追加しておく
df_stats = pd.DataFrame(stats_list,columns=['id','hp','attack','defense','special-attack','special-defense','speed','png'])
df_stats

df = df.merge(df_stats, on='id', how='left')
df.dtypes

# リザードン（「ほのお」と「ひこう」の2種類のタイプ持ち）
df['types'][5]

# ヒトカゲ（「ほのお」タイプのみ）
df['types'][3]

# Numpyを準備する
import numpy as np

type_list = []
for i in range(df.shape[0]):
  # タイプ1とタイプ2をリストに入れる（最初の処理）
  try:
    type_list.append([
    df['id'][i],
    df['types'][i][0]['type']['name'],
    df['types'][i][1]['type']['name']
    ])
  # タイプ1とNullをリストに入れる（最初の処理で失敗したときの処理）
  except:
    type_list.append([
    df['id'][i],
    df['types'][i][0]['type']['name'],
    np.nan
    ])
df_types = pd.DataFrame(type_list,columns=['id','type1','type2'])
df_types

required_tags = ['id','name','names']
result = []

x = 0
while x < number:
    x=x +1
    url = "https://pokeapi.co/api/v2/pokemon-species/" + str (x)
    response = requests.get(url)
    pokemon_data = response.json()
    for key in list(pokemon_data.keys()):
      if key not in required_tags:
        del pokemon_data[key]
    result.append(pokemon_data)

result
df_species = pd.DataFrame(result)
df_species.head()

df_species['names'][0]

name_list = []
for i in range(df_species.shape[0]):
  name_list.append([
  df_species['id'][i],
  df_species['names'][i][0]['name']
  ])
df_name = pd.DataFrame(name_list,columns=['id','ja_name'])
df_name.head()

df = df.merge(df_name, on='id', how='left')