Question

我有以下形式的JSON：

{"abc":
  {
    "123":[45600],
    "378":[78689],
    "343":[23456]
  }
}

我需要将以上格式的JSON转换为R中的CSV文件。

CSV格式：

我正在使用R库rjson这样做。我正在做这样的事情：

jsonFile <- fromJSON(file=fileName)
json_data_frame <- as.data.frame(jsonFile)

但它没有按我需要的方式行事。

Answer 1

您可以使用(?:....)将数据读入列表，但您需要将其拆分以将其组合到data.frame中：

jsonlite::fromJSON

Answer 2

我相信你有json文件阅读器 - 来自JSON函数。

df <- data.frame( do.call(rbind, rjson::fromJSON( '{"a":true, "b":false, "c":null}' )) )

Answer 3

以下代码从https://takeout.google.com获取Google的位置记录（json）档案。如果您启用了时间线＆＃39;您的手机上的Google地图中的（位置跟踪）。归功于http://rpubs.com/jsmanij/131030原始代码。请注意，像这样的json文件可能非常大，而plyr :: llply在解析列表时比lapply更有效。 Data.table为我提供了更高效的rbindlist＆＃39;将列表带到data.table。 Google每天为我记录350到800个GPS通话！多年的地理位置历史记录会从“JSON＆＃39;”转换为相当大的列表：

format(object.size(doc1),units="MB")
[1] "962.5 Mb"

我找到了＆＃39; do.call（rbind ..）＆＃39;未优化。时间戳，纬度和长度需要一些对Google地球专业版有用的工作，但我会被带走。最后，我使用了`write.csv＆＃39;将data.table转换为CSV。这就是原本所需的OP。

         ts       lat        long     latitude longitude     
1: 1416680531900 487716717 -1224893214 48.77167 -122.4893
2: 1416680591911 487716757 -1224892938 48.77168 -122.4893
3: 1416680668812 487716933 -1224893231 48.77169 -122.4893
4: 1416680728947 487716468 -1224893275 48.77165 -122.4893
5: 1416680791884 487716554 -1224893232 48.77166 -122.4893

library(data.table)
library(rjson)
library(plyr)

doc1 <- fromJSON(file="LocationHistory.json", method="C")
object.size(doc1)

timestamp <- function(x) {as.list(x$timestampMs)}
timestamps <- as.list(plyr::llply(doc1$locations,timestamp))
timestamps <- rbindlist(timestamps)

latitude <- function(x) {as.list(x$latitudeE7)}
latitudes <- as.list(plyr::llply(doc1$locations,latitude))
latitudes <- rbindlist(latitudes)

longitude <- function(x) {as.list(x$longitudeE7)}
longitudes <- as.list(plyr::llply(doc1$locations,longitude))
longitudes <- rbindlist(longitudes)

datageoms <-  setnames(cbind(timestamps,latitudes,longitudes),c("ts","lat","long"))  [order(ts)]
write.csv(datageoms,"datageoms.csv",row.names=FALSE)

在R编程中将JSON转换为CSV

3 个答案: