Pandas DataFrame を JSON に変換する他の方法

Pandas DataFrame の to_json メソッド

メソッドの使い方

基本的な使い方

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [20, 25]})

# JSON 形式の文字列に変換
json_str = df.to_json()

# 出力
print(json_str)

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [20, 25]}

オプション

to_json メソッドには、出力形式を調整するためのオプションがいくつか用意されています。

• orient: 出力する JSON の構造を指定します。
  • 'split': 各列を個別の JSON 配列に変換します。
  • 'records': 各行を個別の JSON オブジェクトに変換します。
  • 'index': 行と列の両方を JSON オブジェクトに変換します。
  • 'table': データフレーム全体を JSON オブジェクトに変換します。デフォルト値です。
• date_format: 日付型データの出力形式を指定します。
  • None: 日付型データをそのまま出力します。
  • 'epoch': 日付型データを Unix エポックからの秒数に変換します。
  • 'iso': 日付型データを ISO 8601 形式に変換します。
• double_precision: 浮動小数点数の出力桁数を指定します。
• force_ascii: 出力する JSON を ASCII 文字のみで構成するかどうかを指定します。

例

# 各行を個別の JSON オブジェクトに変換
json_str = df.to_json(orient='records')

# 出力例
# [{"Name": "Alice", "Age": 20}, {"Name": "Bob", "Age": 25}]

# 日付型データを ISO 8601 形式に変換
df['Date'] = pd.to_datetime(['2023-03-08', '2023-03-09'])
json_str = df.to_json(date_format='iso')

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [20, 25], "Date": ["2023-03-08", "2023-03-09"]}

• 出力された JSON は、json.loads 関数を使って Python オブジェクトに変換できます。
• to_json メソッドは、ファイルパスを指定することで、JSON ファイルを直接書き出すこともできます。

Pandas DataFrame の to_json メソッドのサンプルコード

基本的な使い方

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [20, 25]})

# JSON 形式の文字列に変換
json_str = df.to_json()

# 出力
print(json_str)

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [20, 25]}

オプションの指定

1 orient オプション

• orient='split'

json_str = df.to_json(orient='split')

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [20, 25]}

• orient='records'

json_str = df.to_json(orient='records')

# 出力例
# [{"Name": "Alice", "Age": 20}, {"Name": "Bob", "Age": 25}]

• orient='index'

json_str = df.to_json(orient='index')

# 出力例
# {"0": {"Name": "Alice", "Age": 20}, "1": {"Name": "Bob", "Age": 25}}

• orient='table'

json_str = df.to_json(orient='table')

# 出力例
# {"schema": {"Name": {"type": "string"}, "Age": {"type": "integer"}}, "data": [["Alice", 20], ["Bob", 25]]}

2 date_format オプション

df['Date'] = pd.to_datetime(['2023-03-08', '2023-03-09'])

# 日付型データをそのまま出力
json_str = df.to_json()

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [20, 25], "Date": ["2023-03-08", "2023-03-09"]}

# 日付型データを Unix エポックからの秒数に変換
json_str = df.to_json(date_format='epoch')

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [20, 25], "Date": [1646908800, 1646995200]}

# 日付型データを ISO 8601 形式に変換
json_str = df.to_json(date_format='iso')

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "Bob"], "Age": [20, 25], "Date": ["2023-03-08", "2023-03-09"]}

3 double_precision オプション

df = pd.DataFrame({'Pi': [3.1415926535, 3.1415926536]})

# デフォルトの出力桁数
json_str = df.to_json()

# 出力例
# {"Pi": [3.1415926535, 3.1415926536]}

# 出力桁数を 4 桁に設定
json_str = df.to_json(double_precision=4)

# 出力例
# {"Pi": [3.1416, 3.1416]}

4 force_ascii オプション

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'こんにちは']})

# デフォルトでは ASCII 文字以外も出力
json_str = df.to_json()

# 出力例
# {"Name": ["Alice", "\u3053\u3093\u306b\u3061\u308a"]}

# 出力

Pandas DataFrame を JSON に変換する他の方法

json.dumps 関数を使う

import pandas as pd
import json

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [20, 25]})

# JSON 形式の文字列に変換
json_str = json.dumps(df.to_dict(orient='records'))

# 出力
print(json_str)

# 出力例
# [{"Name": "Alice", "Age": 20}, {"Name": "Bob", "Age": 25}]

DataFrame.to_dict メソッドを使う

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [20, 25]})

# 辞書に変換
dict_data = df.to_dict(orient='records')

# JSON 形式の文字列に変換
json_str = json.dumps(dict_data)

# 出力
print(json_str)

# 出力例
# [{"Name": "Alice", "Age": 20}, {"Name": "Bob", "Age": 25}]

DataFrame.to_html メソッドを使う

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'Name': ['Alice', 'Bob'], 'Age': [20, 25]})

# HTML 形式の文字列に変換
html_str = df.to_html()

# BeautifulSoup を使って JSON 形式に変換
from bs4 import BeautifulSoup

soup = BeautifulSoup(html_str, 'html.parser')
json_data = json.loads(soup.find('script', type='application/json').text)

# 出力
print(json_data)

# 出力例
# [{'Name': 'Alice', 'Age': 20}, {'Name': 'Bob', 'Age': 25}]

ライブラリを使う

• fastjsonschema: JSON スキーマに基づいて JSON を生成するライブラリ
• jsonpickle: Python オブジェクトを JSON に変換するライブラリ

これらのライブラリを使うことで、より柔軟に JSON を生成することができます。

Pandas DataFrame を JSON に変換するには、いくつかの方法があります。それぞれの特徴を理解して、目的に合った方法を選びましょう。