Конвертировать данные кадра в JSON в R - PullRequest
Новая
       7

Конвертировать данные кадра в JSON в R

0 голосов
/ 10 января 2019

У меня есть фрейм данных df , который я хочу преобразовать в формат json: 

df <- data.frame(`ArtId` = rep(c(50,70),each=4), 
  `Year` = rep(1990:1993,times=2), 
  `IndexBV` = c(132,94,83,101,100,100,67,133), 
  `SE` = c(20,15,12,13,NA,NA,NA,NA))

ArtId Year IndexBV SE
50    1990 132     20
50    1991  94     15
50    1992  83     12
50    1993 101     13
70    1990 100     NA
70    1991 110     NA
70    1992  67     NA
70    1993 133     NA

Кадр данных содержит значения индекса (IndexBV) и их стандартные ошибки (SE) для двух разных видов (ArtId 50 и 70) за 1990-1993 годы.

Когда я делаю: 

cat(jsonlite::toJSON(df, pretty=T))

Я понял (показаны только первые два элемента): 

[
  {
    "ArtId": 50,
    "Year": 1990,
    "IndexBV": 132,
    "SE": 20
  },
  {
    "ArtId": 50,
    "Year": 1991,
    "IndexBV": 94,
    "SE": 15
  },
...

Но то, что мне нужно, как требуемый. Res - это структура, которая выглядит следующим образом при печати с cat(jsonlite::toJSON(desired.res, pretty=T)): 

{
    "Year":["1990","1991","1992","1993"],
    "ArtId": {
        "50":[
            {"IndexBV": 132, "SE": 20},
            {"IndexBV": 94, "SE": 15},
            {"IndexBV": 83, "SE": 12},
            {"IndexBV": 101, "SE": 13}
        ],
        "70":[
            {"IndexBV": 100, "SE": NA},
            {"IndexBV": 110, "SE": NA},
            {"IndexBV": 67, "SE": NA,
            {"IndexBV": 133, "SE": NA}
        ]
    }
}

Как я могу преобразовать df в требуемый .res ? Я думаю, что проблема заключается в преобразовании df во вложенный список с учетом его вложенной структуры.

1 Ответ

0 голосов
/ 10 января 2019

Я могу дать очень конкретное решение, но обобщение потребует больше работы, так как это странный формат для меня. Попробуйте это и приспособьтесь, чтобы сделать более устойчивым соответственно, например. год идет от длины 8 до длины 4. 

# I find data.table easier
library(data.table)
dt <- as.data.table(df)

# manually can do it, find levels of L, split data and name
L <- unique(df$ArtId)
ArtList <- lapply(L, function(x){
  x.dt <- dt[ArtId == x, .(IndexBV, SE)]
  x.dt
})
names(ArtList) <- L

# combine in to one list
X <- list(Year=unique(dt$Year),
          ArtId = ArtList)

# convert to Json, need either "null" or "string" for na, else dropped
jsonlite::toJSON(X, pretty = TRUE, na="null")
...