pandas.json_normalize の使い方とトラブルシューティング
2025-01-18
pandas.json_normalize の解説
pandas.json_normalize は、pandas ライブラリにおいて、複雑な JSON データをフラットな DataFrame に変換する便利な関数です。この関数を使うことで、JSON データをより扱いやすく、分析しやすい形式に変換することができます。
基本的な使い方
import pandas as pd
# JSON データの例
data = [
{'id': 1, 'name': 'Alice', 'address': {'street': '123 Main St', 'city': 'New York'}},
{'id': 2, 'name': 'Bob', 'address': {'street': '456 Elm St', 'city': 'Los Angeles'}}
]
# JSON データを DataFrame に変換
df = pd.json_normalize(data)
このコードを実行すると、以下の DataFrame が生成されます:
id | name | address.street | address.city | |
---|---|---|---|---|
0 | 1 | Alice | 123 Main St | New York |
1 | 2 | Bob | 456 Elm St | Los Angeles |
主なパラメータ
- sep: ネストされたキーをフラット化する際のセパレータを指定します。
- meta: レコードパス以外の情報を DataFrame の列として追加します。
- record_path: JSON データ内のリストや辞書のパスを指定します。
data = [
{'id': 1, 'name': 'Alice', 'orders': [{'product': 'A', 'quantity': 2}, {'product': 'B', 'quantity': 1}]},
{'id': 2, 'name': 'Bob', 'orders': [{'product': 'C', 'quantity': 3}]}
]
# レコードパスを指定してネストされたデータをフラット化
df = pd.json_normalize(data, record_path=['orders'], meta=['id', 'name'])
product | quantity | id | name | |
---|---|---|---|---|
0 | A | 2 | 1 | Alice |
1 | B | 1 | 1 | Alice |
2 | C | 3 | 2 | Bob |
pandas.json_normalize のよくあるエラーとトラブルシューティング
pandas.json_normalize は強力なツールですが、複雑な JSON 構造やデータの不整合により、エラーが発生することがあります。以下に、一般的なエラーとトラブルシューティングの方法を説明します。
KeyError
- 解決方法
- JSON データの構造を再度確認し、レコードパスの指定が正しいかを確認してください。
meta
パラメータを使用して、必要な情報を抽出してください。
- 原因
指定したレコードパスが存在しない場合に発生します。
ValueError
- 解決方法
- JSON データの構文エラーがないか確認してください。
- レコードパスの指定が正しいか確認してください。
- 必要に応じて、JSON データを前処理して正しいフォーマットに整形してください。
- 原因
JSON データが不正なフォーマットである場合や、レコードパスが適切に指定されていない場合に発生します。
TypeError
- 解決方法
- レコードパスの指定が正しいか確認してください。
- データ型が一致するように、必要に応じてデータ変換を行ってください。
- 原因
データ型が一致しない場合や、レコードパスが適切に指定されていない場合に発生します。
- デバッグの活用
- デバッガを使用して、コードの実行をステップごとに追跡し、問題を特定してください。
- print 文を使用して、変数の値を確認してください。
- 段階的なアプローチ
- 複雑な JSON データを段階的に処理し、問題を特定しやすくしてください。
- 小さな部分から始めて、徐々に複雑な処理に移行してください。
- エラーメッセージの確認
- エラーメッセージをよく読み、原因を特定してください。
- スタックトレースを確認することで、エラーが発生したコードの箇所を特定できます。
- JSON データの検査
- JSON データの構造を理解し、レコードパスを適切に指定してください。
- JSONLint などのツールを使用して、JSON データの構文エラーをチェックしてください。
pandas.json_normalize の具体的なコード例
基本的な例
import pandas as pd
# JSON データ
data = [
{'id': 1, 'name': 'Alice', 'address': {'street': '123 Main St', 'city': 'New York'}},
{'id': 2, 'name': 'Bob', 'address': {'street': '456 Elm St', 'city': 'Los Angeles'}}
]
# JSON データを DataFrame に変換
df = pd.json_normalize(data)
print(df)
このコードは、ネストされた JSON データをフラットな DataFrame に変換します。出力は次のようになります:
id | name | address.street | address.city | |
---|---|---|---|---|
0 | 1 | Alice | 123 Main St | New York |
1 | 2 | Bob | 456 Elm St | Los Angeles |
ネストされたリストの処理
data = [
{'id': 1, 'name': 'Alice', 'orders': [{'product': 'A', 'quantity': 2}, {'product': 'B', 'quantity': 1}]},
{'id': 2, 'name': 'Bob', 'orders': [{'product': 'C', 'quantity': 3}]}
]
# レコードパスを指定してネストされたデータをフラット化
df = pd.json_normalize(data, record_path=['orders'], meta=['id', 'name'])
print(df)
このコードは、orders
リスト内の各要素を個別の行として展開し、id
と name
をメタデータとして保持します。出力は次のようになります:
product | quantity | id | name | |
---|---|---|---|---|
0 | A | 2 | 1 | Alice |
1 | B | 1 | 1 | Alice |
2 | C | 3 | 2 | Bob |
data = [
{'id': 1, 'name': 'Alice', 'items': [{'product': 'A', 'price': 10}, {'product': 'B', 'price': 20}]},
{'id': 2, 'name': 'Bob', 'items': [{'product': 'C', 'price': 15}]}
]
# レコードパスとメタデータを指定してフラット化
df = pd.json_normalize(data, record_path=['items'], meta=['id', 'name'])
print(df)
product | price | id | name | |
---|---|---|---|---|
0 | A | 10 | 1 | Alice |
1 | B | 20 | 1 | Alice |
2 | C | 15 | 2 | Bob |
pandas.json_normalize 以外の代替方法
pandas.json_normalize は JSON データを DataFrame に変換する強力なツールですが、場合によっては、他の方法も検討することができます。以下に、いくつかの代替方法を紹介します。
手動での DataFrame 作成
- シンプルで直接的なアプローチ
- JSON データを解析し、必要な情報を抽出して、直接 DataFrame を作成します。
- 複雑な JSON 構造の場合、コードが冗長になる可能性があります。
import pandas as pd
data = [
{'id': 1, 'name': 'Alice', 'address': {'street': '123 Main St', 'city': 'New York'}},
{'id': 2, 'name': 'Bob', 'address': {'street': '456 Elm St', 'city': 'Los Angeles'}}
]
df = pd.DataFrame(columns=['id', 'name', 'street', 'city'])
for item in data:
df = df.append({'id': item['id'], 'name': item['name'], 'street': item['address']['street'], 'city': item['address']['city']}, ignore_index=True)
print(df)
Python の標準ライブラリ
- 柔軟性のあるアプローチ
json
モジュールを使用して JSON データを解析し、必要な情報を抽出して、リストや辞書に変換します。- その後、pandas.DataFrame() を使用して DataFrame を作成します。
import json
import pandas as pd
with open('data.json', 'r') as f:
data = json.load(f)
df = pd.DataFrame(data)
print(df)
- 特定のユースケースに特化したアプローチ
- jq
コマンドラインツールで、JSON データをフィルタリング、変換、フォーマットすることができます。 - jsonpath-ng
Python ライブラリで、JSON データをXPathのようにクエリすることができます。
- jq