JSONを保存したい（pandas.DataFrame.to_json）

1data.to_csv("ファイル名.json", orient="records")
2# [
3#     {"カラム1": "値11", "カラム2": "値11", "カラム3": "値13"},
4#     {"カラム1": "値21", "カラム2": "値21", "カラム3": "値23"},
5#     {"カラム1": "値31", "カラム2": "値31", "カラム3": "値33"},
6#     {"カラム1": "値41", "カラム2": "値41", "カラム3": "値43"},
7# ]

pandas.DataFrame.to_jsonを使って、JSON形式のファイルを作成できます。

JSON形式はパースしやすいので、 異なる言語／アプリでデータをやりとりする場合には、重宝します。 orient="records"オプションで書き出すのが、人間にも読みやすくてよいと思います。

参考

JSONLしたい

1data.to_csv("ファイル名.jsonl", orient="records", lines=True)
2# {"カラム1": "値11", "カラム2": "値11", "カラム3": "値13"}
3# {"カラム1": "値21", "カラム2": "値21", "カラム3": "値23"}
4# {"カラム1": "値31", "カラム2": "値31", "カラム3": "値33"}
5# {"カラム1": "値41", "カラム2": "値41", "カラム3": "値43"}

JSON形式のデータを1行ごとに改行したのがJSONL（JSON Lines）形式です。 人間にも読みやすく、直接編集もしやすい形式のJSONです。