Pandas の DataFrame を JSON に変換

Manav Narula 2023年1月30日

Pandas Pandas DataFrame Pandas JSON

orient = 'columns'
orient = 'records'
orient = 'index'
orient = 'split'
orient = 'table'

JSON は JavaScript Object Notation の略です。JavaScript のオブジェクトのフォーマットに基づいており、構造化されたデータを表現するためのエンコーディング技術です。最近では特にサーバー間や Web アプリケーション間でデータを共有する際に広く使われています。

今回の記事では、DataFrame を JSON 文字列に変換する方法を紹介します。

以下のような DataFrame を使って作業を行います。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

print(df)

出力：

   Name  Age Course
0   Jay   16    BBA
1  Jack   19  BTech
2  Mark   18    BSc

Pandas DataFrame にはメソッド dataframe.to_json() があり、DataFrame を JSON 文字列に変換したり、外部 JSON ファイルとして保存したりすることができます。最終的な JSON 形式は orient パラメータの値に依存し、デフォルトでは 'columns' となっていますが、'records'、'index'、'split'、'table'、'values' を指定することもできます。

以下にすべてのフォーマットについて説明します。

`orient = 'columns'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="columns")

print(js)

出力：

{"Name":{"0":"Jay","1":"Jack","2":"Mark"},
 "Age":{"0":16,"1":19,"2":18},
 "Course":{"0":"BBA","1":"BTech","2":"BSc"}}

`orient = 'records'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="records")

print(js)

出力：

[{"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},{"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},{"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}]

`orient = 'index'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="index")

print(js)

出力：

{"0":{"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},
 "1":{"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},
 "2":{"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}}

`orient = 'split'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="split")

print(js)

出力：

{"columns":["Name","Age","Course"],
 "index":[0,1,2],
 "data":[["Jay",16,"BBA"],["Jack",19,"BTech"],["Mark",18,"BSc"]]}

`orient = 'table'`

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

js = df.to_json(orient="table")

print(js)

出力：

{"schema": {"fields":[{"name":"index","type":"integer"},{"name":"Name","type":"string"},{"name":"Age","type":"integer"},{"name":"Course","type":"string"}],"primaryKey":["index"],"pandas_version":"0.20.0"}, "data": [{"index":0,"Name":"Jay","Age":16,"Course":"BBA"},{"index":1,"Name":"Jack","Age":19,"Course":"BTech"},{"index":2,"Name":"Mark","Age":18,"Course":"BSc"}]}

前述したように、JSON を直接外部ファイルにエクスポートすることもできます。これは以下のように dataframe.to_json() 関数でファイルのパスを指定することで行うことができます。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    [["Jay", 16, "BBA"], ["Jack", 19, "BTech"], ["Mark", 18, "BSc"]],
    columns=["Name", "Age", "Course"],
)

df.to_json("path\example.json", orient="table")

上記のコードは、指定したパスに JSON ファイルをエクスポートしています。

著者： Manav Narula

Manav is a IT Professional who has a lot of experience as a core developer in many live projects. He is an avid learner who enjoys learning new things and sharing his findings whenever possible.