複雑なJSONファイルとファイルのループからdata.frameを作成する方法

Question

私はRで新しいループを使い、Jsonからdata.frameへ変換することもできます。

私はこのようなJSONファイル内のデータがあります。

{ 
"players": { 
    "111111": { 
     "tLastEvent": 1432523322.429, 
     "tActive": 30793.195000172, 
     "tSocial": 1915.0230002403, 
     "nBlockBreak": 2315, 
     "nBlockPlace": 3051, 
     "sMove": 141554.58326606, 
     "loc": { 
      "w": "111111", 
      "x": 222222, 
      "y": 222222, 
      "z": 2222222 
     }, 
     "social": { 
      "22222": 42.579999923706, 
      "333333": 2318.8910028934, 
      "44444": 440.19000005722, 
      "55555": 5417.4040002823, 
      "66666": 913.04000043869, 
      "7777": 1737.2639997005, 
      "88888": 419.68400025368, 
      "6666666": 972.16700005531, 
      "999999": 241.88300061226 
     } 

}

は現在、私はここからいくつかの良いアイデアを持って、私はその結果私としてこれまでのところ

origininfo<-fromJSON("stats_100_players.json") 
socialpl<-origininfo$players[[1]]$tSocial 
socialinfo <- as.data.frame(lapply(socialpl,rbind)) 
colnames(socialinfo, prefix = "social") 

を得ましたその列に対応する小さなものを入手してください：

もちろん、私はより多くの選手がいて、構造は同じですが、どうすればすべてを崩壊させるべきですか？

他の質問があります。他の変数を追加するにはどうすればよいですか？どのように私はこれがすべて同じ構造を有している（コードを毎回記述することなく、30個のファイルに対して行うことができ、事前に

おかげ

編集1：？。

答えで関数の場合：

{ 
    "players": { 
     "209": { 
      "tLastEvent": 1428843834.06, 
      "tActive": 38087.053002357, 
      "tSocial": 12595.439997435, 
      "nBlockBreak": 1203, 
      "nBlockPlace": 1259, 
      "sMove": 159226.12087558, 
      "loc": { 
       "w": "279576", 
       "x": -150.46255768861, 
       "y": 105.531226699, 
       "z": 11111 
      }, 
      "social": { 
       "279578": 4131.6009998322, 
       "279581": 578.5170006752, 
       "279579": 104.48099970818, 
       "279586": 194.46699929237, 
       "279592": 1223.5819990635, 
       "279594": 657.69799971581, 
       "279738": 979.95199990273, 
       "279740": 3092.1240000725, 
       "279959": 114.17499995232, 
       "282352": 6.5269999504089, 
       "282354": 454.35900020599, 
       "283245": 21.192000150681, 
       "283257": 185.67299985886, 
       "283262": 198.18899941444, 
       "283280": 33.197999954224, 
       "284033": 200.12299990654, 
       "284035": 419.58199977875 
      } 
     }, 
     "210": { 
      "tLastEvent": 1429132071.012, 
      "tActive": 88717.513002872, 
      "tSocial": 10737.395000458, 
      "nBlockBreak": 23681, 
      "nBlockPlace": 20924, 
      "sMove": 106778.98294399, 
      "loc": { 
       "w": "2222", 
       "x": -1693.8889200061, 
       "y": 71, 
       "z": 1111 
      }, 
      "social": { 
       "279577": 4131.6009998322, 
       "279579": 271.47599959373, 
       "279959": 4425.5970008373, 
       "279988": 1.0309998989105, 
       "279738": 325.50400018692, 
       "279740": 1133.4730000496, 
       "280310": 1.0169999599457, 
       "282301": 1.0130000114441, 
       "282354": 415.23199987411, 
       "283257": 1.0079998970032, 
       "284033": 20.141000270844, 
       "284035": 10.302000045776 
      } 
     }, 
     "211": { 
      "tLastEvent": 1428688172, 
      "tActive": 1059.9219996929, 
      "tSocial": 375.95699930191, 
      "nBlockBreak": 219, 
      "nBlockPlace": 6, 
      "sMove": 883.21344060341, 
      "loc": { 
       "w": "279576", 
       "x": -130.9778811327, 
       "y": 81, 
       "z": 111111 
      }, 
      "social": { 
       "279578": 271.47599959373, 
       "279577": 104.48099970818 
      } 
     }, 
     "212": { 
      "tLastEvent": 1428254467.317, 
      "tActive": 2135.6659991741, 
      "tSocial": 659.75200080872, 
      "nBlockBreak": 40, 
      "nBlockPlace": 20, 
      "sMove": 4789.0751244105, 
      "loc": { 
       "w": "22222", 
       "x": 1269.528314042, 
       "y": 72, 
       "z": 1111111 
      }, 
      "social": { 
       "279577": 578.5170006752, 
       "279592": 81.235000133514 
      } 
     } 
    } 
    }  

Answer 1

JSONファイルのリストにlapply()で定義された関数は、ディレクトリから引き出さ考えてみましょうデータフレームの変換のためのリストを構築するには、ネストされたアイテムをunlist()する必要があります：LOCと社会的：

library(jsonlite) 

mypath = "path/to/json/files" 
jsonfiles <- list.files(path = mypath, pattern=".json", full.names=TRUE) 

jsonparse <- function(file){ 
    origininfo <- fromJSON(file) 

    tempList <- lapply(seq_along(origininfo), function(i){ 
    temp <- c(list(player = names(origininfo[[i]])), 
       origininfo$players[[i]][1:6], 
       lapply(origininfo$players[[i]]$loc, unlist), 
       lapply(origininfo$players[[i]]$social, unlist)) 
    df <- data.frame(temp, stringsAsFactors = FALSE) 
    }) 

    jsondf <- do.call(rbind, tempList) 
} 

dfList <- lapply(jsonfiles, jsonparse) 

finaldf <- do.call(rbind, dfList) 
colnames(df) <- colnames(df, prefix="social") 

出力（掲示使用例）

str(finaldf) 

# 'data.frame' : 1 obs. of 20 variables: 
# $ player  : chr "111111" 
# $ tLastEvent : num 1.43e+09 
# $ tActive : num 30793 
# $ tSocial : num 1915 
# $ nBlockBreak: int 2315 
# $ nBlockPlace: int 3051 
# $ sMove  : num 141555 
# $ w   : chr "111111" 
# $ x   : int 222222 
# $ y   : int 222222 
# $ z   : int 2222222 
# $ X22222  : num 42.6 
# $ X333333 : num 2319 
# $ X44444  : num 440 
# $ X55555  : num 5417 
# $ X66666  : num 913 
# $ X7777  : num 1737 
# $ X88888  : num 420 
# $ X6666666 : num 972 
# $ X999999 : num 242 

Answer 2

あなたはデベロッパーツールをインストールすることができますtidyjsonの最新開発版を使用してみてください。ここで

はあなたのJSONファイルへのパスの文字ベクトルjson_filesで起動する場合のコードは、のように見えることができるものである：

library(tidyjson) 
library(dplyr) 
library(readr) 
library(purrr) 

# Read the data in using readr and flatten to a character vector 
json <- json_files %>% map_chr(read_file) 

# Parse the json and gather the players by number 
players <- json %>% enter_object("players") %>% gather_object("player.num") 

# Spread out all the top level fields 
main <- players %>% spread_all(recursive = FALSE) 

# Spread out the location data 
locs <- players %>% enter_object("loc") %>% spread_all 

# Gather social data 
social <- players %>% enter_object("social") %>% 
    gather_object("social.key") %>% append_values_number("social.value") 

上の必要に応じてその後main、locsとsocialを操作したり、参加することができます文書間でユニークである場合はplayer.num、dp\ lyrを使用しない場合はdocument.idおよびplayer.numです。

実際に何を意味するか知らずに、列の名前（"social.key"など）を命名しました。