データパッケージを使い始める方法

非公式翻訳 (Unofficial translation). これはデータパッケージスタンダードの有志による日本語訳です。正典は英語原典 datapackage.org 。未訳の箇所は英語の原文を参照してください。

データパッケージスタンダードの実装には数多くの選択肢がある。ここでは、出発点として適した、もっとも人気のある選択肢をいくつか取り上げる。

Open Data Editor

データパッケージスタンダードを使い始めるもっとも簡単な方法は、Open Data Editor(現在ベータ版)をインストールすることである。

現代的な IDE で通常そうするように、ファイルの追加や移動、データの検証などをビジュアルなインターフェイスで行える。Open Data Editor は内部で、データセットのためのデータパッケージのディスクリプタ(descriptor)を作成し(データセットを作成することで明示的に行うこともできる)、メタデータやデータ型を推論する。データのキュレーション作業が完了すると、データパッケージを検証し、たとえば CKAN へ公開できる。

すべての機能については、Open Data Editor のドキュメントを参照されたい。

frictionless-py

コマンドラインインターフェイスや Python を好むなら、データパッケージを管理するための完全なフレームワークである frictionless-py がある。CLI で利用できる主なコマンドは次のとおりである。

frictionless describe # to describe your data
frictionless explore # to explore your data
frictionless extract # to extract your data
frictionless index # to index your data
frictionless list # to list your data
frictionless publish # to publish your data
frictionless query # to query your data
frictionless script # to script your data
frictionless validate # to validate your data
frictionless --help # to get list of the command
frictionless --version # to get the version

すべての機能については、frictionless-py のドキュメントを参照されたい。

frictionless-r

R コミュニティ向けには、R 言語でデータパッケージを管理できる frictionless-r パッケージがある。たとえば次のとおりである。

library(frictionless)

# Read the datapackage.json file
# This gives you access to all Data Resources of the Data Package without
# reading them, which is convenient and fast.
package <- read_package("https://zenodo.org/records/10053702/files/datapackage.json")

package

# List resources
resources(package)

# Read data from the resource "gps"
# This will return a single data frame, even though the data are split over
# multiple zipped CSV files.
read_resource(package, "gps")

すべての機能については、frictionless-r のドキュメントを参照されたい。