PandasとJSON: 日付・時間データの取り扱い

PandasのDataFrame.to_jsonメソッドの概要

PandasのDataFrame.to_jsonメソッドは、DataFrameオブジェクトをJSON形式の文字列に変換します。このメソッドは、データ分析の結果をWebアプリケーションなどに簡単に送信できるようにするためのものです。

基本的な使用方法は以下の通りです：

json_str = df.to_json(orient='split')

ここで、orientパラメータは出力されるJSONの形式を指定します。以下のオプションがあります：

• ‘split’ : dict形式で、{“index” -> [index], “columns” -> [columns], “data” -> [values]}を出力します。
• ‘records’ : list形式で、[{column -> value}, … , {column -> value}]を出力します。
• ‘index’ : dict形式で、{index -> {column -> value}}を出力します。
• ‘columns’ : dict形式で、{column -> {index -> value}}を出力します。
• ‘values’ : list形式で、[values]を出力します。
• ‘table’ : dict形式で、{‘schema’: {schema}, ‘data’: {data}}を出力します。

また、日付・時間データはデフォルトでISO8601形式の文字列として出力されます。これは、date_formatパラメータを使用してカスタマイズすることができます。

以上が、PandasのDataFrame.to_jsonメソッドの基本的な概要となります。次のセクションでは、日付・時間データのJSON変換について詳しく見ていきましょう。

日付・時間データのJSON変換

PandasのDataFrame.to_jsonメソッドは、日付・時間データをISO8601形式の文字列としてJSONに変換します。これは、日付・時間データを一貫した形式で表現し、異なるシステム間でのデータ交換を容易にするための標準です。

以下に、日付・時間データを含むDataFrameをJSONに変換する例を示します：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 日付・時間データを含むDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
  'name': ['Alice', 'Bob'],
  'date': [datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 2)]
})

# DataFrameをJSONに変換
json_str = df.to_json(date_format='iso', orient='split')

print(json_str)

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます：

{
  "columns":["name","date"],
  "index":[0,1],
  "data":[["Alice","2022-01-01T00:00:00.000Z"],["Bob","2022-01-02T00:00:00.000Z"]]
}

ここで、date_format='iso'とすることで、日付・時間データがISO8601形式の文字列として出力されます。

また、date_formatパラメータには他にも以下のオプションがあります：

• ‘epoch’ : UNIXエポック（1970-01-01 00:00:00 UTC）からの秒数として日付・時間データを出力します。
• ‘iso’ : ISO8601形式の文字列として日付・時間データを出力します。

以上が、Pandasで日付・時間データをJSONに変換する基本的な方法です。次のセクションでは、ISODate形式の日付データの読み込みについて詳しく見ていきましょう。

ISODate形式の日付データの読み込み

Pandasでは、ISO8601形式の日付データを含むJSON文字列を直接DataFrameに読み込むことができます。これはpandas.read_jsonメソッドを使用して行います。

以下に、ISO8601形式の日付データを含むJSON文字列をDataFrameに読み込む例を示します：

import pandas as pd

# ISO8601形式の日付データを含むJSON文字列
json_str = '{"date":["2022-01-01T00:00:00.000Z","2022-01-02T00:00:00.000Z"]}'

# JSON文字列をDataFrameに読み込む
df = pd.read_json(json_str)

print(df)

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます：

        date
0 2022-01-01
1 2022-01-02

ここで、pd.read_jsonメソッドは、ISO8601形式の日付データを自動的にdatetimeオブジェクトに変換します。これにより、日付・時間データの操作や分析が容易になります。

以上が、PandasでISODate形式の日付データを読み込む基本的な方法です。次のセクションでは、日付形式のカスタマイズについて詳しく見ていきましょう。

日付形式のカスタマイズ

PandasのDataFrame.to_jsonメソッドでは、date_formatパラメータを使用して日付・時間データの出力形式をカスタマイズすることができます。このパラメータには以下の2つのオプションがあります：

• ‘epoch’ : UNIXエポック（1970-01-01 00:00:00 UTC）からの秒数として日付・時間データを出力します。
• ‘iso’ : ISO8601形式の文字列として日付・時間データを出力します。

以下に、これらのオプションを使用した例を示します：

import pandas as pd
from datetime import datetime

# 日付・時間データを含むDataFrameを作成
df = pd.DataFrame({
  'name': ['Alice', 'Bob'],
  'date': [datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 2)]
})

# DataFrameをJSONに変換（'epoch'形式）
json_str_epoch = df.to_json(date_format='epoch', orient='split')

# DataFrameをJSONに変換（'iso'形式）
json_str_iso = df.to_json(date_format='iso', orient='split')

print('epoch:', json_str_epoch)
print('iso:', json_str_iso)

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます：

epoch: {"columns":["name","date"],"index":[0,1],"data":[["Alice",1640995200000],["Bob",1641081600000]]}
iso: {"columns":["name","date"],"index":[0,1],"data":[["Alice","2022-01-01T00:00:00.000Z"],["Bob","2022-01-02T00:00:00.000Z"]]}

ここで、’epoch’形式では日付・時間データがUNIXエポックからの秒数として出力され、’iso’形式ではISO8601形式の文字列として出力されています。

以上が、Pandasで日付形式をカスタマイズする基本的な方法です。次のセクションでは、日付・時間インデックスのJSON変換について詳しく見ていきましょう。

日付・時間インデックスのJSON変換

Pandasでは、日付・時間データをインデックスとして持つDataFrameもJSONに変換することができます。これは、時系列データの分析や可視化において非常に便利な機能です。

以下に、日付・時間インデックスを持つDataFrameをJSONに変換する例を示します：

import pandas as pd
import numpy as np
from datetime import datetime, timedelta

# 日付・時間インデックスを持つDataFrameを作成
dates = pd.date_range(datetime(2022, 1, 1), datetime(2022, 1, 10))
df = pd.DataFrame(np.random.randn(len(dates)), index=dates, columns=['value'])

# DataFrameをJSONに変換
json_str = df.to_json(date_format='iso', orient='index')

print(json_str)

このコードを実行すると、以下のような出力が得られます：

{
  "2022-01-01T00:00:00.000Z":-0.20470765948471295,
  "2022-01-02T00:00:00.000Z":0.47894333805754824,
  "2022-01-03T00:00:00.000Z":-0.5194387150567381,
  ...
  "2022-01-10T00:00:00.000Z":-0.55573030434749
}

ここで、orient='index'とすることで、インデックスをキーとしたJSONが出力されます。また、日付・時間インデックスはISO8601形式の文字列として出力されます。

以上が、Pandasで日付・時間インデックスのJSON変換を行う基本的な方法です。この知識を活用して、日付・時間データを含むデータセットの取り扱いをより柔軟に行うことができます。次のセクションでは、具体的な使用例を通じてこれらのテクニックを深掘りしていきましょう。