PythonとPandasのjson_normalizeによるJSONデータの正規化

Pythonのデータ分析ライブラリであるPandasには、json_normalizeという便利な関数があります。この関数は、ネストされたJSONデータをフラットなテーブル形式に変換するためのものです。

例えば、以下のようなネストされたJSONデータがあったとします。

log_data_list = [
    {
        'id': 1,
        'name': 'john',
        'equipment_status': [
            {
                'equipment_id': 1,
                'attack': 1000,
                'defense': 1200,
                'speed': 800,
                'luck': 500,
            },
            {
                'equipment_id': 2,
                'attack': 1100,
                'defense': 1300,
                'speed': 900,
                'luck': 600,
            }
        ]
    },
    ...
]

このデータをjson_normalize関数を使ってフラット化することができます。

import pandas as pd
from pandas.io.json import json_normalize

df = json_normalize(data=log_data_list, record_path='equipment_status', meta=['id', 'name'])

このコードを実行すると、equipment_status内の各項目が個別の列として展開され、idとnameの情報が保持された新しいデータフレームが生成されます。

このように、json_normalize関数は、ネストされたJSONデータを効率的に扱うための強力なツールです。これにより、大量のJSONデータを分析しやすい形に変換し、データ分析の幅を広げることができます。.