Я новичок в работе со вложенными списками, так что я надеюсь, что предоставленное решение может также дать некоторые комментарии о том, как.У меня есть вложенный список, который я удалил, используя jsonlite.Как мне взять, как взять данные списка для всех команд и связать их в один data.frame?Список настроен ниже.Я скопировал один элемент списка (для 1 команды)
Вот код, который я использовал, чтобы попасть в список, который я вставил ниже.Я показываю просто, чтобы я мог предоставить, как список настроен.
json <-
url %>%
fromJSON(simplifyDataFrame = T)
df <- json$body$rosters
# DF with each team showing up on it's own line, but nested lists in players
df_teams <- df$teams
# One teams worth of data
JSON_list <- df_teams[1, ]
Содержание моего списка ниже.
JSON_list <- structure(list(
projected_points = NA, long_abbr = "KE", lineup_status = "ok",
short_name = "Kramerica", total_roster_salary = 22L, division = "",
players = list(structure(list(
firstname = c(
"Jonathan", "Anthony"
), wildcards = structure(list(
contract = c("1", "1"),
salary = c("1", "21")
), class = "data.frame", row.names = c(
NA,
2L
)), on_waivers = c(
0L, 0L
), photo = c(
"http://sports.cbsimg.net/images/baseball/mlb/players/170x170/1657581.png",
"http://sports.cbsimg.net/images/baseball/mlb/players/170x170/1670417.png"
),
eligible_for_offense_and_defense = c(0L, 0L),
opponents = list(
structure(list(
game_id = c(
"", ""
), weather_error = c(
"Weather is not available for this game yet",
"Weather is not available for this game yet"
),
weather_icon_code = c(
"", ""
), home_team = c("true", "true"),
abbrev = c("OAK", "OAK"),
time = c(
1553803620L,
1553911620L
),
date = c(
"20190328",
"20190329"
), weather_icon_url = c(
"", ""
), venue_type = c("", ""), game_abbr = c("", ""),
weather = c("", ""), temperature = c(
NA, NA
)
), class = "data.frame", row.names = c(NA, 2L)),
structure(list(game_id = c("", "", ""), weather_error = c(
"Weather is not available for this game yet",
"Weather is not available for this game yet", "Weather is not available for this game yet"
), weather_icon_code = c("", "", ""), home_team = c(
"true",
"true", "true"
), abbrev = c("TEX", "TEX", "TEX"), time = c(
1553803500L,
1553990700L, 1554062700L
), date = c(
"20190328", "20190330",
"20190331"
), weather_icon_url = c("", "", ""), venue_type = c(
"",
"", ""
), game_abbr = c("", "", ""), weather = c(
"", "",
""
), temperature = c(NA, NA, NA)), class = "data.frame", row.names = c(
NA,
3L
))
), icons = structure(list(
headline = c(
"Angels' Jonathan Lucroy: Inks deal with Angels",
NA
),
hot = c(NA, 1L),
cold = c(1L, NA),
injury = c(
"Knee: Questionable for start of season",
NA
)
), class = "data.frame", row.names = c(NA, 21L)), elias_id = c(
"LUC758619", "RIZ253611"
), percentstarted = c(
"48%", "97%"
),
profile_link = c(
"<a class='playerLink' aria-label=' Jonathan Lucroy C LAA' href='http://baseball.cbssports.com/players/playerpage/1657581'>Jonathan Lucroy</a> <span class=\"playerPositionAndTeam\">C | LAA</span> ",
"<a class='playerLink' aria-label=' Anthony Rizzo 1B CHC' href='http://baseball.cbssports.com/players/playerpage/1670417'>Anthony Rizzo</a> <span class=\"playerPositionAndTeam\">1B | CHC</span>"
),
id = c(
"1657581", "1670417"
), pro_status = c(
"A", "A"
), on_waivers_until = c(NA, NA), jersey = c("20", "44"),
percentowned = c("61%", "99%"),
pro_team = c(
"LAA", "CHC"
), position = c(
"C", "1B"
), lastname = c(
"Lucroy", "Rizzo"
),
roster_pos = c("C", "1B"),
update_type = c("normal", "normal"),
age = c(
32L, 29L
), eligible = c(
"C,U", "1B,U"
), is_locked = c(
0L,
0L
), bats = c(
"R", "L"
), owned_by_team_id = c(
12L, 12L
), ytd_points = c(
0L, 0L
), roster_status = c(
"A", "A"
), is_keeper = c(
0L, 0L
), profile_url = c(
"http://baseball.cbssports.com/players/playerpage/1657581",
"http://baseball.cbssports.com/players/playerpage/1670417"
), fullname = c(
"Jonathan Lucroy", "Anthony Rizzo"
), throws = c(
"R",
"L"
), headline = c(
"Angels' Jonathan Lucroy: Inks deal with Angels",
NA
), `starting-pitcher-today` = c(
NA, "false"
), injury = c(NA, "Knee"), return = c(
"Questionable for start of season",
NA
)
), class = "data.frame", row.names = c(NA, 2L))),
name = "Kramerica Enterprises", logo = "http://baseball.cbssports.com/images/team-logo/main-36x36.jpg",
abbr = "KE", point = "20190328", id = "12", active_roster_salary = 22L,
warning = structure(list(description = NA_character_), row.names = 1L, class = "data.frame")
), row.names = 1L, class = "data.frame")
# Desired table sample (does not include all columns)
tibble::tribble(
~projected_points, ~long_abbr, ~lineup_status, ~short_name, ~total_roster_salary, ~division, ~name, ~logo, ~abbr, ~point5, ~active_roster_salary, ~id2, ~firstname, ~contract, ~salary,
NA, "KE", "ok", "Kramerica", 22, NA, "Biloxi Blackjacks", NA, "KE", 20190328, 22, 1657581, "Jonathan", 1, 1
)
Проблема, с которой я сталкиваюсь, заключается в том, что столбец игроков выглядит как вложенный df, а также содержит другие вложенные df.В частности: «подстановочные знаки», «противники» и «значки».Я ищу фрейм данных, который содержит все столбцы.Для вложенных списков я бы хотел, чтобы их содержимое отображалось в виде столбцов для этого конкретного игрока.IE Wildcards, создайте столбцы для «контракта» и «зарплаты».Кроме того, как бы я связал список вместе, если бы я хотел специально выбрать столбцы из JSON_list IE "long_abbr", "lineup_status" и т. Д. Из и "firstname", оба wildcard столбцы, "id" и некоторыедругой из JSON_list$players?