Pandasのread_json関数の基本的な使い方
Pandasのread_json関数は、JSON形式のデータを読み込むための関数です。基本的な使い方は以下の通りです。
import pandas as pd
# JSON形式の文字列
json_str = '{"name": ["John", "Anna", "Peter"], "age": [28, 24, 35]}'
# JSON形式の文字列を読み込む
df = pd.read_json(json_str)
print(df)
このコードを実行すると、以下のようなデータフレームが出力されます。
name age
0 John 28
1 Anna 24
2 Peter 35
このように、read_json関数を使うと、JSON形式のデータを簡単にPandasのデータフレームに変換することができます。これにより、データの分析や加工が容易になります。また、read_json関数は、ファイルパスを指定してJSON形式のファイルを直接読み込むことも可能です。
df = pd.read_json('path_to_your_file.json')
以上が、Pandasのread_json関数の基本的な使い方です。次のセクションでは、圧縮されたJSON形式のファイルの読み込み方について説明します。お楽しみに！
圧縮されたJSON形式のファイルの読み込み方
Pandasのread_json関数は、圧縮されたJSON形式のファイルを直接読み込むことも可能です。以下にその方法を示します。
import pandas as pd
import gzip
# gzipで圧縮されたJSONファイルを開く
with gzip.open('path_to_your_file.json.gz', 'rt') as f:
data = f.read()
# JSON形式の文字列を読み込む
df = pd.read_json(data)
print(df)
このコードは、gzipで圧縮されたJSONファイルを開き、その内容を文字列として読み込んでいます。その後、read_json関数を使ってJSON形式の文字列をデータフレームに変換しています。
なお、gzip.open関数の第二引数には'rt'を指定しています。これは、ファイルをテキストモード（'t'）で読み込み、その内容を文字列として扱うためです。また、'r'は読み込みモードを意味します。
以上が、圧縮されたJSON形式のファイルの読み込み方です。次のセクションでは、改行で区切られているJSON形式（JSON Lines）の読み込み方について説明します。お楽しみに！
改行で区切られているJSON形式（JSON Lines）の読み込み方
JSON Lines形式は、各行が有効なJSONオブジェクトであるようなファイル形式です。この形式は大量のデータを扱う際に便利で、特にストリーミングデータの処理によく使われます。Pandasのread_json関数は、この形式のデータも読み込むことができます。以下にその方法を示します。
import pandas as pd
# JSON Lines形式のファイルを読み込む
df = pd.read_json('path_to_your_file.jsonl', lines=True)
print(df)
このコードは、read_json関数のlines引数にTrueを指定することで、JSON Lines形式のファイルを読み込んでいます。
なお、JSON Lines形式のファイルは、各行が独立したJSONオブジェクトであるため、大量のデータを効率的に扱うことができます。また、データが逐次追加されるようなストリーミングデータの処理にも適しています。
以上が、改行で区切られているJSON形式（JSON Lines）の読み込み方です。この記事がPandasでJSON形式のデータを扱う際の参考になれば幸いです。それでは、次回の記事でお会いしましょう！