＜目次＞
(１) PythonでValueError: If using all scalar values, you must pass an indexエラーが出た時の対処方法
(１-１) 事象・エラーメッセージ
(１-２) 原因
(１-３) 対策
PythonでValueError: If using all scalar values, you must pass an indexエラーが出た時の対処方法
PythonのpandasライブラリでValueError: If using all scalar values, you must pass an indexエラーが出る原因と対処についてご紹介します。
(１-１) 事象・エラーメッセージ
下記のようなJSON形式データをpandasで読み込みしようとした所、エラーになりました。
（テストデータ）
{
"address1": "神奈川県",
"address2": "横浜市神奈川区",
"address3": "羽沢南",
"kana1": "ｶﾅｶﾞﾜｹﾝ",
"kana2": "ﾖｺﾊﾏｼｶﾅｶﾞﾜｸ",
"kana3": "ﾊｻﾞﾜﾐﾅﾐ",
"prefcode": "14",
"zipcode": "2210866"
}
（エラーメッセージ）
Traceback (most recent call last):
～中略～
raise ValueError("If using all scalar values, you must pass an index")
ValueError: If using all scalar values, you must pass an index
（図１１１）
(１-２) 原因
このエラーはPandasが値を「リスト」か「ディクショナリ」で待ち受けているのに対して、通常のスカラー値が来たために発生しています。
●Pandasが待ち受ける型の例
・List（[XX,XX,・・]）の中にDictionary（{“key”:”value”,”key”:”value”}）がある
またはその逆で
・Dictionary（{“key”:”value”,”key”:”value”}）のValueがList（[XX,XX,・・]）である
（図１２１）
(１-３) 対策
対策としては、インデックスを与えるか、インデックスがある型（List形式）に置き換えるか、になります。
・対策①スカラーはそのままで、インデックス指定を追加する
・対策②スカラーになっている部分を、List形式にする
以下、それぞれの具体的な例です。
・対策①スカラーはそのままで、インデックス指定を追加する
（修正前）
import json
import pandas as pd
def parse_json_pandas_main():
# JSON形式のデータの保存パス
path = r"C:\dev\Python\00_LocalPythonApp\Sample_JsonParse\TestData\TestData.json"
df = pd.read_json(path)
print (df.info)
if __name__ == "__main__":
parse_json_pandas_main()
（修正後）
ファイルをJSONオブジェクトとして読み込み、それをDataFrameメソッド実行時に、第二引数にindex=[1]を指定します。
import json
import pandas as pd
def parse_json_pandas_main():
# JSON形式のデータの保存パス
path = r"C:\dev\Python\00_LocalPythonApp\Sample_JsonParse\TestData\TestData_Before.json"
# JSONライブラリを用いて、JSONファイルのデータをJSONオブジェクトとしてロード
with open(path,'r',encoding='utf-8', errors='ignore') as f:
json_object = json.loads(f.read())
df = pd.DataFrame(json_object, index=[1])
print (df.info)
if __name__ == "__main__":
parse_json_pandas_main()
（図１３１）
・対策②スカラーになっている部分を、List形式にする
JSON形式の各valueの部分を、値1つのListとして書き換えます。
（修正前）
{
"address1": "神奈川県",
"address2": "横浜市神奈川区",
"address3": "羽沢南",
"kana1": "ｶﾅｶﾞﾜｹﾝ",
"kana2": "ﾖｺﾊﾏｼｶﾅｶﾞﾜｸ",
"kana3": "ﾊｻﾞﾜﾐﾅﾐ",
"prefcode": "14",
"zipcode": "2210866"
}
（修正後）
{
"address1": ["神奈川県"],
"address2": ["横浜市神奈川区"],
"address3": ["羽沢南"],
"kana1": ["ｶﾅｶﾞﾜｹﾝ"],
"kana2": ["ﾖｺﾊﾏｼｶﾅｶﾞﾜｸ"],
"kana3": ["ﾊｻﾞﾜﾐﾅﾐ"],
"prefcode": ["14"],
"zipcode": ["2210866"]
}
（図１３２）
↓
（図１３３）
（補足）
インデックスを与える事で、Pandasは内部的にはディクショナリの「key」を「カラム」として扱い、「value」を行の値として扱ってくれます。例えば{‘A’:’aa’,’B’:’bb’}というJSONデータをindex=[1]で読み込ませた場合、次のような表になります。
（表）
| A | B | |
| 1 | aa | bb |
このような挙動になるのは、pandas自体は’aa’や’bb’のデータが「何行分、必要なのか？」が分からないため、List形式にしたり、インデックスを指定する事で、それを明示的に指定する必要があるためです。
