PythonでPandasやNumPyなどのライブラリを使用する際、「TypeError: Object of type ‘int64’ is not JSON serializable」というエラーがよく発生します。これは、JSONがNumPyの`int64`データ型をネイティブにサポートしていないことが原因です。このガイドでは、この問題を解決するためのソリューションを紹介します。
目次
`int64`を標準的なPython型に変換する
最も一般的で推奨される解決策は、`int64`値を標準的なPythonの整数型(`int`)または浮動小数点型(`float`)に変換することです。これにより、数値データが保持され、JSONとの互換性が確保されます。
Pandasの例:
import pandas as pd
import json
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 2**63]} # 大きな数値を含む
df = pd.DataFrame(data)
# intに変換 (大きな数値ではOverflowErrorが発生)
try:
df['col1'] = df['col1'].astype(int)
json_data = json.dumps(df.to_dict('records'))
print(f"Integer conversion: {json_data}")
except OverflowError:
print("OverflowError occurred during integer conversion.")
# floatに変換 (大きな数値を処理)
df['col1'] = df['col1'].astype(float)
json_data = json.dumps(df.to_dict('records'))
print(f"Float conversion: {json_data}")
NumPyの例:
import numpy as np
import json
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5, 2**63], dtype=np.int64)
# intに変換 (大きな数値ではOverflowErrorが発生)
try:
arr = arr.astype(int)
json_data = json.dumps(arr.tolist())
print(f"Integer conversion: {json_data}")
except OverflowError:
print("OverflowError occurred during integer conversion.")
# floatに変換 (大きな数値を処理)
arr = arr.astype(float)
json_data = json.dumps(arr.tolist())
print(f"Float conversion: {json_data}")
大きな数値の処理
`int64`値が標準的なPython整数で表現可能な最大値を超える可能性がある場合、`OverflowError`を回避するために`float`への変換が不可欠です。`float`ははるかに広い範囲の数値を処理できます。
`int64`を文字列に変換する
シリアライズ後にデータに対して数学演算を行う必要がない場合は、文字列への変換が簡単な代替手段となります。これは、潜在的なオーバーフローの問題を回避する堅牢なアプローチです。
import pandas as pd
import json
data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5, 2**63]}
df = pd.DataFrame(data)
df['col1'] = df['col1'].astype(str)
json_data = json.dumps(df.to_dict('records'))
print(json_data)
データシリアライゼーションのベストプラクティス
よりクリーンなコードと保守性の向上のため、シリアライズ前に一貫してデータ型を処理してください。データ構造が複雑な場合は、専用のシリアライゼーションライブラリを使用することを検討してください。特定のアプリケーションの要件に基づいて、適切な変換方法（int、float、または文字列）を常に慎重に選択してください。