在R中将结构化文本文件转换为列式CSV

【问题标题】：Transforming structured text file to columned CSV in R在R中将结构化文本文件转换为列式CSV
【发布时间】：2019-12-18 15:58:40
【问题描述】：

我正在编写脚本以将大型文本文件转换为 CSV 文件。文本文件中的所有数据都以如下块的形式出现。这些块中的每一个都由 {} 分隔。我要做的是读取这些块中的第一个，获取不同的类别，如 GlobalId、MetaDataId 和其余部分，然后将它们转换为列标题，然后对这些列标题下的文本文件的其余部分进行排序。

{
    "GlobalId": 4222124650675654,
    "MetaDataId": "0e1a6cbe-fd3d-4782-af6a-fe3ffceb6a0d",
    "vendorId": "",
    "vendorName": "Vendor Test 2",
    "Uid": "vendortest1",
    "statsType": "SUSHI",
    "Url": "http://vendortest1.com/sushi/V5",
    "RunDay": 6,
    "reportName": "JR1, DB1",
    "Release": "R5",
    "supported": true,
    "deleted": false,
    "showIP": false,
    "trickle": 0
},

我试过这个：converting multiple lines of text into a data frame 并没有太大的成功。

【问题讨论】：

标签： r dataframe

【解决方案1】：

这似乎是 json，可以使用 jsonlite 读取

library(jsonlite)
x <- '{
  "GlobalId": 4222124650675654,
  "MetaDataId": "0e1a6cbe-fd3d-4782-af6a-fe3ffceb6a0d",
  "vendorId": "",
  "vendorName": "Vendor Test 2",
  "Uid": "vendortest1",
  "statsType": "SUSHI",
  "Url": "http://vendortest1.com/sushi/V5",
  "RunDay": 6,
  "reportName": "JR1, DB1",
  "Release": "R5",
  "supported": true,
  "deleted": false,
  "showIP": false,
  "trickle": 0
}'

返回字段名称：

names(fromJSON(x))

[1] "GlobalId"   "MetaDataId" "vendorId"   "vendorName" "Uid"        "statsType"  "Url"        "RunDay"     "reportName"
[10] "Release"    "supported"  "deleted"    "showIP"     "trickle"

虽然如果列名要构建一个data.frame，那么库应该能够为您完成工作：

fromJSON(x)

【讨论】：