python json 整形 csv 6

「jsonが見にくいけど、jqが使えない…」という場面での一つの手段として覚えておいても損はないと思います。. https://docs.python.jp/3.3/library/json.html. ... Python 3.3.6 ドキュメント. (ただ、毎回コマンド叩く必要がある場合はスクリプトにしてしまったほうが楽です), Pythonワンライナーのやつは、スクリプト書かない手が Stackoverflow先生のアンサーにありましたよー。 超久しぶりに技術系の記事です。PythonでJSONデータの特定のデータを取り出すサンプルをいくつか紹介します。Web APIで情報をJSONの取得した後に必須のテクニックです!!概要Python+JSONフォーマットのデータは非常に相性が tool -h usage: python -m json. 今回のPythonのバージョンは2.7.9を使用しています。 $ python -V Python 2.7.9. O'Reilly Japan の「PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション」を参考に、勉強をしています。, PythonとJavaScriptではじめるデータビジュアライゼーション http://stackoverflow.com/a/1920585, こちらを知りませんでした。上記のJSONの整形処理を、Python2.6+にて$ python -m json.toolで出来るそうです。 これをPythonを使って見やすく表示します。 jsonモジュールを使って整形しよう. CSVファイルを複数行 ... 注:これはどれくらい効果的かを確認していませんが、これは大きなCSVをjsonに変換して変換する最も簡単な方法の1つです。 Spring/RESTをテストするためのTerminal/CommandlineからCurlでJSONデータをPOSTする方法. (Unix)シェルスクリプトでJSONをきれいに印刷するにはどうすればいいですか? python -m json. tool [-h] [--sort-keys] [infile] [outfile] A simple command line interface for json module to validate and pretty-print JSON objects. これをPythonを使って見やすく表示します。, ということで、スクリプトです。 前提・実現したいことあるpythonで書かれたプログラムを起動し、一定時間ごとのリクエストを送り、送られてきたレスポンスのJson形式のデータをcsvファイルに順次書きこみたい。 レスポンスデータ例{'timestamp': 1503841186, &apo Amazon Linuxの場合ですと、, のコマンドを叩けばインストールできますが、今回は敢えてjqがなかった場合の方法をご紹介いたします。, 今回は OpenWeatherMap のAPIを使い、東京の天気の情報をjsonで取得します。, 通常取得すると、このように1行表示になって見にくいですね。 Python JSON CSV Python3. 以下のように、使用することが出来ました, 実際にこの方法は、python内のjsonを綺麗に標準出力したい、ログに出力したい場合に使えるテクニックだと思います。 整形 - python json tool csv . いくつかのフィールド名を宣言し、リーダーはCSVを使用してファイルを読み取り、ファイル名を使用してファイルをJSON形式にダンプします。 ここに問題がある... CSVファイルの各レコードは異なる行にあります。 私はJSON出力を同じ方法にしたい。 問題は、それがすべて1つの巨大な長い行にダンプすることです。, 私はfor line in csvfile:ようなものを使用しようとしましたfor line in csvfile:そして、 reader = csv.DictReader( line, fieldnames)をループするreader = csv.DictReader( line, fieldnames)でその下に自分のコードを実行しますが、ファイル全体を1行で行い、別の行のファイル全体は、行がなくなるまで続きます。, 個々のフィールドがインデントされていても、別の行にはインデントされていなくても、各レコードは独自の行です。, @ SingleNegationEliminationの応答を取ってパイプラインで使用できる3ライナーに単純化しました:, Pandasを使用してcsvファイルをDataFrame( pd.read_csv )に読み込んだり、必要に応じて列を操作したり(値を更新する)、最後にDataFrameをJSON( pd.DataFrame.to_json )に戻して変換する方法について説明します。, 注:これはどれくらい効果的かを確認していませんが、これは大きなCSVをjsonに変換して変換する最も簡単な方法の1つです。, 私はこれが古いことがわかりますが、SingleNegationEliminationのコードが必要でしたが、utf-8以外の文字を含むデータの問題がありました。 これらは私が過度に心配していなかったフィールドに現れたので、私はそれらを無視することにしました。 しかし、それはいくらか努力した。 私はPythonの初心者ですので、いくつかの試行錯誤をしてそれを動作させました。 このコードは、utf-8を余分に処理したSingleNegationEliminationのコピーです。 私はhttps://docs.python.org/2.7/library/csv.htmlそれをやろうとしましたが、結局はあきらめました。 以下のコードが機能しました。, https://docs.python.org/2.7/library/csv.html. Pythonでは『pandas』ライブラリを使うことで非常にシンプルに扱うことができる。, VBAでも処理できるが、何も考慮せずにファイルを開くと書式が崩れて思わぬミスを誘発することがある。, 文字列の塊なので、Excelやスプレッドシートなどの1セルに階層データとしてまとめて放り込むこともできる。, VBAでも『Microsoft XML』系のライブラリを使うことで、自由度高く読み書き(CRUD全て)ができる。, Pythonでは『xml.etree.ElementTree』ライブラリを使って処理できるが、『pandas』ライブラリでのJSON処理ほど洗練されておらず、Pythonの真価を発揮しづらい。, 文字列の塊なので、Excelやスプレッドシートなどの1セルに階層データをまとめて放り込むことができる。, Pythonではその名の通り『json』ライブラリで諸々の処理ができ、『pandas』ライブラリのDataFrameとも相性が良い。, CSVと比較して、書き方が冗長的で、データ容量が重く、処理も遅くなりがち。(XMLよりはマシ). jsonを見るときに、大活躍するjqですが、「入れたと思ったサーバに実は入ってなかった!」という経験があるんじゃないでしょうか? JSONで配列を扱う. その後辞書型を整形したJSON文字列へ変換します。, お気づきかと思いますが、実はこのスクリプト書かなくても、ワンライナーで済ませることができます。 この記事では、CSVファイルを読み込んでJSONに変換する方法をご紹介します。 適当に作った以下のファイルを使います。 hoge.csv [crayon-5faa6376092d0616779815/] csvを読み込み、jsonのフォーマットでダンプし、リストに追記していく流れです。 csv_to_json.py [crayon-5faa6376092db270883834/] 実行すると以下 All Rights Reserved. https://www.oreilly.co.jp/books/9784873118086/, https://docs.python.jp/3.3/library/csv.html, https://docs.python.jp/3.3/library/json.html, you can read useful information later efficiently. コマンドラインの最初の引数としてinput.jsonファイルを渡します。 import csv, json, sys input = open(sys.argv[1]) data = json.load(input) input.close() output = csv.writer(sys.stdout) output.writerow(data[0].keys()) # header row for row in data: output.writerow(row.values()) By following users and tags, you can catch up information on technical fields that you are interested in as a whole, By "stocking" the articles you like, you can search right away. 前回の投稿では『Pythonでpandasを使ってExcelファイルを読み込んでcsvファイルを出力するまで』ということで、Pythonの環境構築からCSV出力までの段取りを書いてみました。. ご指摘ありがとうございました。, せっかくですので、/usr/lib/python2.7/json/tool.pyの中身を見てみます。, 主に、「標準入力->標準出力」「ファイル入力->標準出力」「ファイル入力->ファイル出力」対応しています。 前回の投稿では『Pythonでpandasを使ってExcelファイルを読み込んでcsvファイルを出力するまで』ということで、Pythonの環境構築からCSV出力までの段取りを書いてみました。, CSV出力ができればデータ分析の現場としてはどうにかなってしまうことが多いといえば多いですが、JSON形式やXML形式でも出力できると色々とやれることの幅が広がります。なので今回の投稿では各データ形式のメリット・デメリットを簡単に比較しつつ、実際にコードを書いて実行するところまでを書いてみたいと思います。, どのデータ形式もデータ活用の現場でバリバリの現役ではありますが、だからこそ、それぞれのデータ形式に適した活用シーンがあります。そのあたりを考慮しつつ、CSV, XML, JSONの順に特徴を見ていきます。(※なお下記特徴は、PythonだけでなくVBAでも処理することを念頭に書いています。), やはりPythonで使うならCSV or JSONの2択ですね。わざわざJSONではなくXMLを使うべきシーンはなかなか思いつきません。とはいえ両方変換できるに越したことはないので、タイトル通りJSONとXMLの両方に変換してみたいと思います。, (※ちなみにCSVの読み込みとJSON処理に使っている『pandas』ライブラリについて知りたい方は Python Data Analysis Library - pandas を、XML処理に使っている『xml.etree.ElementTree』ライブラリについて知りたい方は Python Software Foundationをご覧ください。), JSON出力はpandasの基本機能として提供されているので、圧倒的に楽ですね。一般的なフォーマットはorient="records"だと思いますが、大規模なCSV的データの場合はorient="split"にすることでデータをより軽快に扱うことができると思います。, [{"age":"0~4\u6b73","sex":"total","yyyymm":201905,"value":4810000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"male","yyyymm":201905,"value":2470000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"female","yyyymm":201905,"value":2350000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"total","yyyymm":201812,"value":4827000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"male","yyyymm":201812,"value":2473000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"female","yyyymm":201812,"value":2354000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"total-ja","yyyymm":201812,"value":4750000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"male-ja","yyyymm":201812,"value":2433000},{"age":"0~4\u6b73","sex":"female-ja","yyyymm":201812,"value":2317000},{"age":"5~9\u6b73","sex":"total","yyyymm":201905,"value":5130000},{"age":"5~9\u6b73","sex":"male","yyyymm":201905,"value":2630000},{"age":"5~9\u6b73","sex":"female","yyyymm":201905,"value":2500000},{"age":"5~9\u6b73","sex":"total","yyyymm":201812,"value":5172000},{"age":"5~9\u6b73","sex":"male","yyyymm":201812,"value":2648000},{"age":"5~9\u6b73","sex":"female","yyyymm":201812,"value":2524000}, ...中略...}, {"columns":["age","sex","yyyymm","value"],"index":[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53,54,55,56,57,58,59,60,61,62,63,64,65,66,67,68,69,70,71,72,73,74,75,76,77,78,79,80,81,82,83,84,85,86,87,88,89,90,91,92,93,94,95,96,97,98,99,100,101,102,103,104,105,106,107,108,109,110,111,112,113,114,115,116,117,118,119,120,121,122,123,124,125,126,127,128,129,130,131,132,133,134,135,136,137,138,139,140,141,142,143,144,145,146,147,148,149,150,151,152,153,154,155,156,157,158,159,160,161,162,163,164,165,166,167,168,169,170,171,172,173,174,175,176,177,178,179,180,181,182,183,184,185,186,187,188],"data":[["0~4\u6b73","total",201905,4810000],["0~4\u6b73","male",201905,2470000],["0~4\u6b73","female",201905,2350000],["0~4\u6b73","total",201812,4827000],["0~4\u6b73","male",201812,2473000],["0~4\u6b73","female",201812,2354000],["0~4\u6b73","total-ja",201812,4750000],["0~4\u6b73","male-ja",201812,2433000],["0~4\u6b73","female-ja",201812,2317000],["5~9\u6b73","total",201905,5130000],["5~9\u6b73","male",201905,2630000],["5~9\u6b73","female",201905,2500000],["5~9\u6b73","total",201812,5172000],["5~9\u6b73","male",201812,2648000],["5~9\u6b73","female",201812,2524000], ...中略...}, という構造の違いがあります。なおファイル容量はrecordsが12.7KB、splitが8.09KBとなり、splitにすることで約3分の2に減りました。もちろんフォーマットが異なるので処理する際のコードも異なるわけですが、データ容量が大きくなればなるほどこの恩恵は大きくなりますね。, さて、続いてXML出力です。私が知る限り、pandasのDataFrameを即座にXML出力する関数は存在しないので、実際にXMLのツリー構造を作ってからファイルとして出力する必要があります。ElementTreeを使えば直感的にツリー構造を作ることはできますが、まあ何も考えずにできるJSONと比べれば少し面倒な気はします。, なお上のコードでは、JSON形式で言うところのrecordsフォーマットをイメージしてツリー構造を作りました。出力時にはunicode指定して、日本語文字を日本語に変換しての出力なので、少し読みやすいです。ちなみに出力された実際のデータを見ると、, 0~4歳total20190548100000~4歳male20190524700000~4歳female20190523500000~4歳total20181248270000~4歳male20181224730000~4歳female20181223540000~4歳total-ja20181247500000~4歳male-ja20181224330000~4歳female-ja20181223170005~9歳total20190551300005~9歳male20190526300005~9歳female20190525000005~9歳total20181251720005~9歳male20181226480005~9歳female2018122524000 ...中略..., こんな感じに並びます。JSONと違ってデータ型が区別されないので、全て文字列扱いです。今回は使っていないですが、これに属性を付与してよりリッチなデータ表現にすることも可能です。(データが散らばるので私はあまり使いませんが・・・), ということで、『【Pythonデータ活用】CSVファイルをJSONファイル、XMLファイルに変換して出力してみる』と題して各形式を比較しつつ、実際に変換するコードを書いて試してみました。, 各形式にメリット・デメリットがあるのでどれが正義というわけではありませんが、現場に合った最適な形式を選定できること、その形式のもとで最適なデータ構造を設計できること、そして万一の際に変換ができることが、データ活用において大切なことかなと思いました。, とりわけJSONやXMLは、後から色々とデータ構造を追加/変更しやすい点がメリットであるとともに、日々の運用によってデータ構造が滅茶苦茶になりやすいという裏の意味がデメリットにもなりえます。その意味では初期にどこまで先を見通したデータ構造を設計できるかが重要だと思いつつも・・・このあたり、実務書としてあまり良い教科書的なものに巡り合えていないので、, データベース設計のベストプラクティスを把握しつつ、オントロジーを参考に業務要件を再整理して、あとはどこまで精緻・厳密なデータであるべきか実効性とコストパフォーマンスを鑑みながら調整して落としどころを探すくらいしか思い付かないので、何か良書があればご指南くださいませ。。, IT&マーケティング界隈でプロジェクトマネージャーとして生き残るためのサバイバルハック【2020年9月版】, IT&マーケティング界隈で新卒入社者が安定して成長できるための働き方を考察してみた【2020年8月版】, Firebaseで2個目のWebアプリ開発、Cloud Firestoreベースで本格的に開発挑戦するときの勘所について, GASでGoogle Analyticsのアクセスログ(ユーザーエクスプローラ情報)を自動取得してみた【User Activity API】, 那須野 拓実(なすの たくみ)。たなぐら応援大使(福島県棚倉町)。トリプレッソを勝手に応援する人。ネイチャーフォト中心の多言語ブログを書いてます。本業はナレッジマネジメントとかデータ分析とかの何でも屋ですが、今は半年間の育児休業中。.

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