如何将数据合并到 R 中预先存在的 JSON 结构中？答案

【问题标题】：How to merge data in to a pre-existing JSON structure in R?如何将数据合并到 R 中预先存在的 JSON 结构中？
【发布时间】：2016-12-06 15:24:57
【问题描述】：

第一次发帖，潜伏已久。要温柔。中度 R 用户。我确信有一种更好、更实用的方法来做我需要的事情，但感觉就像我研究过没有洞察力的死亡。

我正在尝试将数据集合并到预先存在的 JSON 结构。许多序列化 JSON 请求的每个 JSON 结构都有一行记录。

我将数据集加载到包含 13 个变量的数据中，并更改列标题以匹配它们在 JSON 结构中的显示方式

library(jsonlite)
#### Map Column headers to their respective names in the JSON Structure
colnames(data) <- c("default.A",
                    "default.B",
                    "default.C",
                    "items.A",
                    "items.B.1",
                    "items.B.2",
                    "items.B.3",
                    "items.B.4",
)

创建空白 JSON 结构。这是 JSON 请求需要处理的格式。简单的嵌套结构。

sample <- '{
      "default": {
           "A": "",
           "B": "",
           "C": "",
            },
      "items": [{
           "A": "",
           "B": {
                "1": "",
                "2": "",
                "3": "",
                "4": "",
                     }
                }]
           }'

jsonstructure <- fromJSON(sample)

将所有内容设置为 DF。合并它们。用空白填充NAs

x <- as.data.frame(data)
y <- as.data.frame(jsonstructure)
Z <- merge(x, y, all = TRUE)
Z[is.na(Z)] <- ""

转换为 JSON

jsonZ <- toJSON(unname(split(Z, 1:nrow(Z))), pretty=TRUE)
cat(jsonZ)

当前输出不匹配

[
  [
    {
   "default.A": "",
      "default.B": "1234567890",
      "default.C": "",
      "items.A": "1234567890",
      "items.B.1": "1234",
      "items.B.2": "1234",
      "items.B.3": "1234",
      "items.B.4": "1234",
    }
  ],
  [
    {
   "default.A": "",
      "default.B": "0987654321",
      "default.C": "",
      "items.A": "0987654321",
      "items.B.1": "4321",
      "items.B.2": "4321",
      "items.B.3": "4321",
      "items.B.4": "4321",
    }
  ]
]

【问题讨论】：

标签： json r jsonlite

【解决方案1】：

无法重现您的结果 - 但这是我对您想要实现的目标的猜测。有关代码的帮助，请参见 cmets。

library(jsonlite)

#data.frame with data - you have probably more than 2 rows
data=data.frame(rbind(t(c(NA,1234567890,NA,1234567890,1234,1234,1234,1234)),
                      t(c(1,NA,2,3,1,1000,NA,1234))))

cn=c("default.A",
      "default.B",
      "default.C",
      "items.A",
      "items.B.1",
      "items.B.2",
      "items.B.3",
      "items.B.4")

colnames(data)=cn

#assuming that "." represents structure
mapping=strsplit(cn,"\\.")

#template JSON
jsonstructure <- fromJSON('{"default": {"A": "","B": "","C": ""},
                          "items": [{"A": "",
                                     "B": {"1": "","2": "","3": "","4": ""}}]}')

#now loop through all rows in your data.frame and store them in JSON format
#this will give you a list with JSON objects (i.e., a list of lists)
json_list=lapply(split(data,1:nrow(data)),function(data_row) {
  for (i in seq_along(mapping)) jsonstructure[[mapping[[i]]]]<-data_row[,cn[i]]
  jsonstructure
})

结果：

toJSON(json_list[[2]],pretty = TRUE, auto_unbox=TRUE)
#{
#  "default": {
#    "A": 1,
#    "B": "NA",
#    "C": 2
#  },
#  "items": [
#    {
#      "A": 3,
#      "B": {
#        "1": 1,
#        "2": 1000,
#        "4": 1234
#      }
#    }
#  ]
#}

只是另一个评论。我的方法使用了列表的递归子集，如[ 运算符的帮助中所述：

[[ 可以递归地应用于列表，因此如果单个索引 i 是长度为 p 的向量，则 alist[[i]] 等效于 alist[[i1]]...[[ip]] 提供除了最终索引之外的所有结果都生成一个列表。

【讨论】：

顺便说一句：我没有进行NA 处理，但我想你可以自己弄清楚。 ;)
我一直在尝试这个，但遇到了一些问题。在运行你的循环时，我收到：Error in 1:nrow(data) : argument of length 0 我可以运行你的代码，就像直接从你的帖子中复制的一样。最后，查看最终输出（也可以从我的角度重现），我发现由于某种原因，被塞入 JSON 结构的数据有时会在 NA 值周围加上引号，而不是剩余值。
ad error) 您没有指定data，但我假设这是一个data.frame，其中每一行都必须转换为JSON 对象。如果是这种情况，则不应显示您报告的此错误。 NA 周围的广告引用）我不知道你的实际输入是如何格式化的，但你可能会更接近你想要的 jsonstructure[[mapping[[i]]]]<-ifelse(is.na(data_row[,cn[i]]),"",as.character(data_row[,cn[i]]))
原始data（因子、整数、数字）：str(data) data.frame:6 obs. of 13 variables原始jsonstructurestr(jsonstructure) List of 2 $ default:List of 11 $ items :'data.frame': 1 obs. of 2 variables: ..$ id : chr "" ..$ dimensions:'data.frame': 1 obs. of 25 variables:运行mapping=strsplit(data,"\\.")时，会遇到“strsplit(data, "\ \.") : 非字符参数"。我正在添加data<-as.character(data) statement，继续。在colnames(data) = cn 和shortdata[is.na(shortdata)] <- " " 之后解决NAs
你为什么将strsplit申请到data？在我的回答中，我将它应用于data 的colnames（即cn）。所以我猜你应该使用strsplit(colnames(data),"\\.")。

【解决方案2】：

如果你对 jsonlite 包没有死心，你可以试试 rjson 包

library(rjson)

value = c("", "1234690","")
names(value) = c("A","B","C")


value2 = c("","0987654321","","0987654321")
names(value2) = c("1","2","3","4") 

test <- toJSON(list( "default" = value, "items" =  list(c("A" = "", "B" = list(value2))) ))
cat(test)
writeLines(test, "test.json")

【讨论】：