Float types are not supportedの直し方｜DynamoDB

TypeError: Float types are not supported. Use Decimal types instead. は、boto3 で DynamoDB に保存する値の中に、Python の小数（float）が入っていたときのエラーです。 DynamoDB の数値は、boto3 では int か decimal.Decimal で渡す決まりになっています。

table.put_item(Item={"id": "p1", "price": 1.5})   # ← TypeError

直し方は、小数を Decimal("1.5") にすることです。 文字列から作るのがポイントです。

from decimal import Decimal
table.put_item(Item={"id": "p1", "price": Decimal("1.5")})   # OK

そして、読み出した数値は Decimal で返ってくるので、そのまま json.dumps すると、今度は逆向きのエラーになります。

確認環境：boto3 1.43.111・Python 3.11（Linux）。DynamoDB の代わりに moto 5.2.4 のモックを使いました。表のエラーは、どれも boto3 が DynamoDB へ送る前の変換で出たものです（確認日 2026年10月12日）。

なぜ float は使えないのか：boto3 の型の対応表

boto3 のドキュメントの、Table リソースで使える Python の型と DynamoDB の型の対応表です。数値（N）になるのは int と decimal.Decimal だけで、float は入っていません。

float は 2進数で近い値を持つので、1.1 が正確には 1.1 ではありません。そのまま送ると値がずれるため、boto3 は float を受け付けず、Decimal を求めます。

原因① 小数をそのまま入れた（入れ子も同じ）

一番上の項目だけでなく、Map（dict）や List の中の float でも同じエラーでした。

原因② JSON を json.loads してそのまま保存した

API の入力や S3 のファイルなど、JSON を json.loads すると、小数は float になります。 それをそのまま put_item すると、このエラーになりました。

body = '{"id":"p3","price":980.5,"spec":{"weight":0.25},"tags":["a"]}'

table.put_item(Item=json.loads(body))                         # ← TypeError
table.put_item(Item=json.loads(body, parse_float=Decimal))    # OK

parse_float=Decimal を付けると、JSON の中の小数が、入れ子の中まで全部 Decimal になります。 1つずつ変換するより確実です。

原因③ Decimal(1.1) と書いた（float から作った）

Decimal(1.1) は、float の 1.1 を「そのまま正確に」Decimal にします。 そのため、次のような長い値になりました。

>>> Decimal(1.1)
Decimal('1.100000000000000088817841970012523233890533447265625')
>>> Decimal(str(1.1))
Decimal('1.1')

この値を保存すると、Float types ではなく別のエラーになりました。

decimal.Inexact: [<class 'decimal.Inexact'>, <class 'decimal.Rounded'>]

AWS のドキュメントには「数値は最大38桁の精度で、超えると例外になる」とあり、それを超える桁を丸めようとして止まったものです。float の変数を Decimal にするときは、Decimal(str(値)) と文字列を通します。

price = 1.1                       # float で受け取った値
item = {"id": "p2", "price": Decimal(str(price))}

読み出すと Decimal で返ってくる

保存した Decimal("1.1") と 10（int）を get_item で読み出すと、どちらも Decimal で返ってきました。 整数で保存しても Decimal('10') です。

>>> table.get_item(Key={"id": "p2"})["Item"]
{'id': 'p2', 'price': Decimal('1.1'), 'stock': Decimal('10')}

これを json.dumps すると、逆向きのエラーになります。

TypeError: Object of type Decimal is not JSON serializable

直し方：default で変換する

json.dumps の default に、Decimal を数値に変える関数を渡します。 整数なら int、小数なら float にすると、JSON では元の見た目の数値になりました。

import json
from decimal import Decimal

def decimal_default(o):
    if isinstance(o, Decimal):
        return int(o) if o == o.to_integral_value() else float(o)
    raise TypeError(f"Object of type {type(o).__name__} is not JSON serializable")

json.dumps(item, default=decimal_default, ensure_ascii=False)
# {"id": "p2", "price": 1.1, "stock": 10}

金額など、float にすると誤差が困る値は default=str で文字列にして渡すのが安全です。受け取る側と、数値か文字列かを決めておきます。

Lambda で返すときは、書き方で結果が違った

Lambda の Python ランタイム（AWS が公開しているランタイムクライアント awslambdaric 4.2.0）で、Decimal を含む dict を返すところを再現しました。

ランタイムクライアントは、戻り値の Decimal を数値に変換して返していました。 一方、API Gateway 向けに body を文字列にしようとして自分で json.dumps すると、そこでエラーになります。API Gateway と組み合わせるときは、body を作る json.dumps に default を付けます。

def lambda_handler(event, context):
    item = table.get_item(Key={"id": event["pathParameters"]["id"]})["Item"]
    return {
        "statusCode": 200,
        "headers": {"Content-Type": "application/json"},
        "body": json.dumps(item, default=decimal_default, ensure_ascii=False),
    }

client と resource で、渡し方が違う

ここまでの話は、boto3.resource("dynamodb").Table(...)（resource）の場合です。 boto3.client("dynamodb")（client）では、型を自分で書く形になり、Python の値をそのまま渡すと別のエラーになりました。

client.get_item(TableName="Products", Key={"id": "p2"})
# ParamValidationError: Invalid type for parameter Key.id, value: p2, type: <class 'str'>, valid types: <class 'dict'>

client.get_item(TableName="Products", Key={"id": {"S": "p2"}})["Item"]
# {'id': {'S': 'p2'}, 'price': {'N': '1.1'}, 'stock': {'N': '10'}}

client と resource の違いは、関連記事「boto3 client・resource・sessionの違いと認証の優先順位」で扱っています。

よくある質問

Q. 全部 int にして保存すればいいですか。 A. 金額を「円」、重さを「グラム」のように整数の単位で持てるなら、int で保存すると Decimal の扱いが楽になります。読み出すと Decimal で返ってくる点は同じです。

Q. pandas の DataFrame から保存するときは？ A. pandas（3.0.6）の DataFrame を to_dict した値を変換すると、小数の列が float のため同じエラーになりました。json.loads(df.to_json(orient="records"), parse_float=Decimal) のように、JSON を通して Decimal にする方法があります。

Q. datetime も保存できません。 A. AWS のドキュメントでも、DynamoDB に日時の型は無く、ISO 8601 の文字列（"2026-10-12T09:00:00Z"）か、エポック秒の数値で持つ方法が紹介されています。エポック秒なら TTL（期限切れの項目の自動削除）にも使えます。json.dumps のエラーは、関連記事「datetime is not JSON serializableの直し方」で扱っています。

Q. 数値の範囲はありますか。 A. 有効桁数 38 桁まで、正の数は 1E-130 から 9.9999…E+125 までです。Decimal("1" + "0"*40) を保存しようとすると、decimal.Rounded で止まりました。DynamoDB の使い方全般は、関連記事「DynamoDBの使い方｜AWS CLIとboto3のquery・scan」で扱っています。

まとめ

• Float types are not supported は、保存する値に float が入っていた。入れ子の中も対象
• 小数は Decimal("1.5")。JSON からなら json.loads(..., parse_float=Decimal)
• Decimal(1.1) は長い値になって Inexact。float からは Decimal(str(値))
• 読み出した数値は int でも Decimal。json.dumps は default= で変換
• Lambda は Decimal を返しても変換されたが、自分で json.dumps する body は要注意

参考・出典

確認日はいずれも 2026年10月12日です。

• Boto3 ドキュメント「DynamoDB customization reference」（Valid DynamoDB types）：https://docs.aws.amazon.com/boto3/latest/reference/customizations/dynamodb.html
• Amazon DynamoDB デベロッパーガイド「Supported data types and naming rules」（Number）：https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/HowItWorks.NamingRulesDataTypes.html
• Python ドキュメント「json」（parse_float・default）：https://docs.python.org/3/library/json.html
• Python ドキュメント「decimal」：https://docs.python.org/3/library/decimal.html

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