Pythonは、その柔軟性と強力なデータ処理能力から、データサイエンスや機械学習の分野で広く利用されています。特に、JSON Lines（JSONL）形式のデータを扱う際には、その便利さが際立ちます。
JSON Lines形式は、一行ごとに一つのJSONオブジェクトを含むテキストファイルです。この形式は、大量のデータを効率的に処理するためによく使用されます。PythonでJSONLファイルを読み込む方法を以下に示します。
import pandas as pd
# JSONLファイルを読み込む
df = pd.read_json('piyo.jsonl', orient='records', lines=True)
# JSONLファイルを出力する
df.to_json('piyopiyo.jsonl', orient='records', force_ascii=False, lines=True)
このコードでは、pandasのread_json関数を使用してJSONLファイルを読み込み、DataFrameに変換しています。また、to_json関数を使用してDataFrameをJSONLファイルに出力しています。
このように、Pythonとpandasを使用することで、JSONL形式のデータを簡単に読み込み、処理することができます。これにより、大量のデータを効率的に扱うことが可能になります。
Pythonでのデータ処理についてさらに学びたい方は、Pythonの公式ドキュメンテーションや、オンラインのチュートリアルを参照してみてください。データ処理のスキルは、データサイエンスや機械学習の分野で非常に価値があります。.