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R - JSON 文件
JSON 文件以人类可读格式将数据存储为文本。Json 代表 JavaScript 对象表示法。R 可以使用 rjson 包读取 JSON 文件。
安装 r - json 包
在 R 控制台中,您可以发出以下命令来安装 rjson 包。
install.packages("rjson")
输入数据
通过将以下数据复制到文本编辑器(如记事本)中来创建 JSON 文件。使用 .json 扩展名保存文件,并选择文件类型作为 all files(*.*)。
{
"ID":["1","2","3","4","5","6","7","8" ],
"Name":["Rick","Dan","Michelle","Ryan","Gary","Nina","Simon","Guru" ],
"Salary":["623.3","515.2","611","729","843.25","578","632.8","722.5" ],
"StartDate":[ "1/1/2012","9/23/2013","11/15/2014","5/11/2014","3/27/2015","5/21/2013",
"7/30/2013","6/17/2014"],
"Dept":[ "IT","Operations","IT","HR","Finance","IT","Operations","Finance"]
}
读取 JSON 文件
JSON 文件由 R 使用 JSON() 中的函数读取。它以列表的形式存储在 R 中。
# 加载读取JSON文件所需的包。
library("rjson")
# 为函数指定输入文件名。
result <- fromJSON(file = "input.json")
# 打印结果。
print(result)
当我们执行上述代码时,它会产生以下结果——
$ID
[1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8"
$Name
[1] "Rick" "Dan" "Michelle" "Ryan" "Gary" "Nina" "Simon" "Guru"
$Salary
[1] "623.3" "515.2" "611" "729" "843.25" "578" "632.8" "722.5"
$StartDate
[1] "1/1/2012" "9/23/2013" "11/15/2014" "5/11/2014" "3/27/2015" "5/21/2013"
"7/30/2013" "6/17/2014"
$Dept
[1] "IT" "Operations" "IT" "HR" "Finance" "IT"
"Operations" "Finance"
[1] "1" "2" "3" "4" "5" "6" "7" "8"
$Name
[1] "Rick" "Dan" "Michelle" "Ryan" "Gary" "Nina" "Simon" "Guru"
$Salary
[1] "623.3" "515.2" "611" "729" "843.25" "578" "632.8" "722.5"
$StartDate
[1] "1/1/2012" "9/23/2013" "11/15/2014" "5/11/2014" "3/27/2015" "5/21/2013"
"7/30/2013" "6/17/2014"
$Dept
[1] "IT" "Operations" "IT" "HR" "Finance" "IT"
"Operations" "Finance"
将 JSON 转换为数据帧
我们可以将上面提取的数据转换为 R 数据帧,以便使用 as.data.frame() 函数进行进一步分析。
# 加载读取JSON文件所需的包。
library("rjson")
# 为函数指定输入文件名。
result <- fromJSON(file = "input.json")
# 将JSON文件转换为数据帧。
json_data_frame <- as.data.frame(result)
print(json_data_frame)
当我们执行上述代码时,它会产生以下结果——
id, name, salary, start_date, dept
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
6 6 Nina 578.00 2013-05-21 IT
7 7 Simon 632.80 2013-07-30 Operations
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance
1 1 Rick 623.30 2012-01-01 IT
2 2 Dan 515.20 2013-09-23 Operations
3 3 Michelle 611.00 2014-11-15 IT
4 4 Ryan 729.00 2014-05-11 HR
5 NA Gary 843.25 2015-03-27 Finance
6 6 Nina 578.00 2013-05-21 IT
7 7 Simon 632.80 2013-07-30 Operations
8 8 Guru 722.50 2014-06-17 Finance