Как импортировать JSON в R и преобразовать его в таблицу?

Я хочу поиграть с данными, которые сейчас сохранены в формате JSON. Но я очень плохо знаком с R и мало знаю, как играть с данными. Ниже вы можете увидеть, чего мне удалось достичь. Но сначала мой код:

library(rjson)
json_file <- "C:\\Users\\Saonkfas\\Desktop\\WOWPAPI\\wowpfinaljson.json"
json_data <- fromJSON(paste(readLines(json_file), collapse=""))

Я был в состоянии данные:

for (x in json_data){print (x)}

Хотя вывод выглядит довольно сырым:

[[1]]
[[1]]$wins
[1] "118"

[[1]]$losses
[1] "40"
# And so on

Обратите внимание, что JSON несколько вложен. Я мог бы создавать таблицы с Python, но R кажется намного более сложным.

Редактировать:

Мой JSON:

{
"play1": [
    {
        "wins": "118",
        "losses": "40",
        "max_killed": "7",
        "battles": "158",
        "plane_id": "4401",
        "max_ground_object_destroyed": "3"
    },
    {
        "wins": "100",
        "losses": "58",
        "max_killed": "7",
        "battles": "158",
        "plane_id": "2401",
        "max_ground_object_destroyed": "3"
    },
    {
        "wins": "120",
        "losses": "38",
        "max_killed": "7",
        "battles": "158",
        "plane_id": "2403",
        "max_ground_object_destroyed": "3"
    }
],

"play2": [
    {
        "wins": "12",
        "losses": "450",
        "max_killed": "7",
        "battles": "158",
        "plane_id": "4401",
        "max_ground_object_destroyed": "3"
    },
    {
        "wins": "150",
        "losses": "8",
        "max_killed": "7",
        "battles": "158",
        "plane_id": "2401",
        "max_ground_object_destroyed": "3"
    },
    {
        "wins": "120",
        "losses": "328",
        "max_killed": "7",
        "battles": "158",
        "plane_id": "2403",
        "max_ground_object_destroyed": "3"
    }
],

3 ответа

Решение

fromJSON возвращает список, вы можете использовать *apply функции, чтобы пройти через каждый элемент. Довольно просто (если вы знаете, что делать!) Преобразовать его в "таблицу" (фрейм данных - правильная терминология R).

library(rjson)

# You can pass directly the filename
my.JSON <- fromJSON(file="test.json")

df <- lapply(my.JSON, function(play) # Loop through each "play"
  {
  # Convert each group to a data frame.
  # This assumes you have 6 elements each time
  data.frame(matrix(unlist(play), ncol=6, byrow=T))
  })

# Now you have a list of data frames, connect them together in
# one single dataframe
df <- do.call(rbind, df)

# Make column names nicer, remove row names
colnames(df) <- names(my.JSON[[1]][[1]])
rownames(df) <- NULL

df
  wins losses max_killed battles plane_id max_ground_object_destroyed
1  118     40          7     158     4401                           3
2  100     58          7     158     2401                           3
3  120     38          7     158     2403                           3
4   12    450          7     158     4401                           3
5  150      8          7     158     2401                           3
6  120    328          7     158     2403                           3

Я нахожу jsonlite чтобы быть немного более удобным для пользователя для этой задачи. Вот сравнение трех пакетов синтаксического анализа JSON (в пользу jsonlite)

library(jsonlite)
data <- fromJSON('path/to/file.json')

data
#> $play1
#   wins losses max_killed battles plane_id max_ground_object_destroyed
# 1  118     40          7     158     4401                           3
# 2  100     58          7     158     2401                           3
# 3  120     38          7     158     2403                           3
# 
# $play2
#   wins losses max_killed battles plane_id max_ground_object_destroyed
# 1   12    450          7     158     4401                           3
# 2  150      8          7     158     2401                           3
# 3  120    328          7     158     2403                           3

Если вы хотите свернуть эти имена в новый столбец, я рекомендую dplyr::bind_rows скорее, чем do.call(rbind, data)

library(dplyr)
data <- bind_rows(data, .id = 'play')

# Source: local data frame [6 x 7]

#    play  wins losses max_killed battles plane_id max_ground_object_destroyed
#   (chr) (chr)  (chr)      (chr)   (chr)    (chr)                       (chr)
# 1 play1   118     40          7     158     4401                           3
# 2 play1   100     58          7     158     2401                           3
# 3 play1   120     38          7     158     2403                           3
# 4 play2    12    450          7     158     4401                           3
# 5 play2   150      8          7     158     2401                           3
# 6 play2   120    328          7     158     2403                           3

Помните, что столбцы могут не иметь ожидаемого вами типа (обратите внимание, что столбцы - это все символы, поскольку все числа указаны в предоставленных данных JSON)!

Редактировать ноябрь 2017: один из подходов к преобразованию типов будет использовать mutate_if угадать предполагаемый тип символьных столбцов.

data <- mutate_if(data, is.character, type.convert, as.is = TRUE)

Я предпочитаю tidyjson, а не rjson и jsonlite, поскольку он имеет простой рабочий процесс для преобразования многоуровневых вложенных объектов json в 2-мерные таблицы. Ваша проблема может быть легко решена с помощью этого пакета от github.

devtools::install_github("sailthru/tidyjson")

library(tidyjson)
library(dplyr)

> json %>%  as.tbl_json %>% gather_keys %>% gather_array %>%  
+   spread_values(
+     wins = jstring("wins"),
+     losses = jstring("losses"),
+     max_killed = jstring("max_killed"),
+     battles = jstring("battles"),
+     plane_id = jstring("plane_id"),
+     max_ground_object_destroyed = jstring("max_ground_object_destroyed")
+    )

Выход

  document.id   key array.index wins losses max_killed battles plane_id max_ground_object_destroyed
1           1 play1           1  118     40          7     158     4401                           3
2           1 play1           2  100     58          7     158     2401                           3
3           1 play1           3  120     38          7     158     2403                           3
4           1 play2           1   12    450          7     158     4401                           3
5           1 play2           2  150      8          7     158     2401                           3
6           1 play2           3  120    328          7     158     2403                           3
Другие вопросы по тегам