PythonのPandasライブラリは、データ分析を行う際に非常に便利なツールです。特に、JSON形式のネストされたデータを扱う場合、Pandasはその強力な機能を発揮します。
PandasでのJSONデータの読み込み
まず、Pandasのread_jsonメソッドを使用してJSONデータを読み込みます。このメソッドは、JSON形式の文字列やファイルを直接読み込むことができます。
import pandas as pd
df = pd.read_json('file.json')
この時、JSONデータがネストされている場合や、リストを含んでいる場合には、read_jsonメソッドだけでは望む形に変換できないことがあります。
ネストされたJSONデータのフラット化
ネストされたJSONデータをフラットなデータフレームに変換するには、json_normalizeメソッドを使用します。
from pandas import json_normalize
df_items = json_normalize(df.to_dict("records"), "items", "set_id")
df_items.sort_values("item_id")
このコードは、itemsカラムの各行に含まれる辞書のリストを行とする新しいデータフレームを作成します。
まとめ
PythonとPandasを使用して、ネストされたJSONデータを効率的に処理する方法を紹介しました。これらのテクニックを活用することで、複雑なデータ構造を持つJSONデータも容易に扱うことができます。.