Question

我有"[{\"count\":1,\"subject\":{\"name\":\"Namibia\",\"alpha2\":\"NA\"}}]"个包含国家/地区数据的文件。其中一个文件包含以下数据：

json

我有以下代码使用data.frame包将jsonlite转换为df = as.data.frame(fromJSON(jsonfile), flatten=TRUE))：

data.frame

我期待一个带有数字和字符串的count subject.name subject.alpha2 1 Namibia "NA"：

NA

相反，NA alpha2代码会自动转换为str(df) $ count : int 1 $ subject.name : chr "Namibia" $ subject.alpha2: logi NA逻辑，这就是我得到的：

class TestArrays {
    public static void main(String [] args) {
        int [] index = new int[4];
        index[0] = 1;
        index[1] = 3;
        index[2] = 0;
        index[3] = 2;
        String [] islands = new String[4];
        islands[0] = “Bermuda”;
        islands[1] = “Fiji”;
        islands[2] = “Azores”;
        islands[3] = “Cozumel”;
        int y = 0;
        int ref;
        while (y < 4) {
            ref = index[y];
            System.out.print(“island = “);
            System.out.println(islands[ref]);
            y = y + 1;
        }
    }
}

我希望alpha2是一个字符串，而不是逻辑。我该如何解决这个问题？

Answer 1

fromJSON的特定实现（并且有三个不同的包具有该函数的名称）有一个simplifyVector参数，它似乎阻止了corecion：

flatten

我试着看看这个选项是否适用于> str( fromJSON(test, simplifyVector=FALSE, flatten=TRUE) ) List of 1 $ :List of 2 ..$ count : int 1 ..$ subject:List of 2 .. ..$ name : chr "Namibia" .. ..$ alpha2: chr "NA"参数，但很失望：

{{1}}

Answer 2

接受的答案不能解决我的用例。但是，rjson::fromJSON自然地做到了这一点，令我惊讶的是，我的数据处理速度快了10倍。

＆＃34; NA＆＃34;在JSON文件中转换为NA逻辑

2 个答案: