Pandasでネストされた辞書を展開する方法

ネストされた辞書とは

ネストされた辞書とは、辞書の中に別の辞書が含まれているデータ構造のことを指します。Pythonでは、辞書はキーと値のペアを格納するためのデータ型で、その値の部分に別の辞書を格納することが可能です。これにより、より複雑なデータ構造を表現することができます。

例えば、以下のような辞書はネストされた辞書です。

nested_dict = {
    "key1": {
        "subkey1": "value1",
        "subkey2": "value2"
    },
    "key2": {
        "subkey3": "value3",
        "subkey4": "value4"
    }
}

このようなネストされた辞書は、JSON形式のデータを扱う際などによく見られます。しかし、この形式のデータはそのままでは分析が難しいため、Pandasのexplode関数を使ってフラットな形式に変換することが一般的です。次のセクションでは、その具体的な手順について説明します。

Pandasのexplode関数の基本的な使い方

Pandasのexplode関数は、リストや辞書などの複合データ型を含む列を展開するための関数です。この関数を使うと、リストや辞書の各要素が新たな行として展開され、他の列の値はそのまま保持されます。

以下に、explode関数の基本的な使い方を示します。

import pandas as pd

# ネストされた辞書を含むデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [{'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3, 'd': 4}, {'e': 5, 'f': 6}]
})

print(df)

# B列をexplodeする
df_exploded = df.explode('B')

print(df_exploded)

このコードを実行すると、B列のネストされた辞書が展開され、各キーが新たな行として表示されます。ただし、この方法ではキーと値が一緒になったままの状態で展開されます。次のセクションでは、これをさらにフラットな形式に変換する方法を説明します。

ネストされた辞書を展開する具体的な手順

ネストされた辞書を展開するためには、以下の手順を実行します。

1. PandasのDataFrameを作成: まず、ネストされた辞書を含むPandasのDataFrameを作成します。このDataFrameは、ネストされた辞書を含む列と他の列を含むことができます。

import pandas as pd

# ネストされた辞書を含むデータフレームを作成
df = pd.DataFrame({
    'A': ['foo', 'bar', 'baz'],
    'B': [{'a': 1, 'b': 2}, {'c': 3, 'd': 4}, {'e': 5, 'f': 6}]
})

1. explode関数を使用: 次に、explode関数を使用して、ネストされた辞書を含む列を展開します。この関数は、ネストされた辞書の各キーを新たな行として展開します。

# B列をexplodeする
df_exploded = df.explode('B')

1. apply関数とpd.Seriesを使用: 最後に、apply関数とpd.Seriesを使用して、ネストされた辞書のキーと値を別々の列として展開します。

# B列をさらに展開する
df_exploded = df_exploded['B'].apply(pd.Series)

以上の手順により、ネストされた辞書が展開され、各キーと値が別々の列として表示されます。これにより、ネストされた辞書を含むデータを簡単に分析することが可能になります。次のセクションでは、これらの手順を用いた実用的な例を紹介します。

実用的な例とその解説

ここでは、実際のデータを用いてネストされた辞書を展開する具体的な例を示します。この例では、JSON形式のデータをPandasのDataFrameに読み込み、ネストされた辞書を含む列を展開します。

まず、以下のようなJSON形式のデータを考えてみましょう。

[
    {
        "name": "Alice",
        "scores": {"math": 90, "science": 85}
    },
    {
        "name": "Bob",
        "scores": {"math": 75, "science": 80}
    },
    {
        "name": "Charlie",
        "scores": {"math": 85, "science": 90}
    }
]

このデータをPandasのDataFrameに読み込みます。

import pandas as pd
import json

# JSONデータを読み込む
with open('data.json', 'r') as f:
    data = json.load(f)

# データフレームを作成する
df = pd.DataFrame(data)

次に、explode関数を使用してscores列を展開します。

# scores列を展開する
df = df['scores'].apply(pd.Series)

これにより、以下のようなDataFrameが得られます。

このように、ネストされた辞書を展開することで、各科目のスコアを個別の列として扱うことができ、データの分析が容易になります。この手法は、JSON形式のデータを扱う際や、APIから取得したデータを分析する際などに有用です。以上が、Pandasのexplode関数を用いてネストされた辞書を展開する具体的な手順とその実用的な例です。この手法を活用して、より複雑なデータ構造を効率的に分析してみてください。