2016-03-26 11 views
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JSON形式に日付を変換したいと思います。 R all.elasticitiesdata.frameは次のようになります。私はのように出力を取得しています日付をRからJSON形式に変換する

x <- toJSON(unname(split(all.elasticities, 1:nrow(all.elasticities)))) 

PREVIOUS_START_DATE PREVIOUS_PRICE PREVIOUS_QUANTITY PRE_No_OF_WEEKS CURRENT_START_DATE 
     2015-12-20   2.79   20680.5    2   2015-12-20   
     2016-01-17   2.29   21049.5    4   2016-01-17   
     2016-01-31   1.69   24689.5    2   2016-01-31  

私が使用しています、

"[{\"PREVIOUS_START_DATE\":16789,\"PREVIOUS_PRICE\":2.79,\"PREVIOUS_QUANTITY\":20680.5,\"PRE_No_OF_WEEKS\":2,\"CURRENT_START_DATE\":16789},{\"PREVIOUS_START_DATE\":16817,\"PREVIOUS_PRICE\":2.29,\"PREVIOUS_QUANTITY\":21049.5,\"PRE_No_OF_WEEKS\":4,\"CURRENT_START_DATE\":16817},{\"PREVIOUS_START_DATE\":16831,\"PREVIOUS_PRICE\":1.69,\"PREVIOUS_QUANTITY\":24689.5,\"PRE_No_OF_WEEKS\":2,\"CURRENT_START_DATE\":16831}]" 

日付が数値に変換得ています。私は日付形式で保存したい。

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「toJSON」を使用する前に日付を「文字」に変換してください。 – tchakravarty

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あなたは 'toJSON(all.elasticities) 'を試しましたか – akrun

+0

私はtoSSON(all.elasticities)でこの形式に答えたくありません。 – sayali

答えて

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としては、コメントで言及された、あなたが最初の文字にあなたの日付を変換する必要があります。

x = as.Date("2016-01-01") 
RJSONIO::toJSON(as.character(x)) 

あなたが文字に変換しない場合は、値を表す場合、数値に変更されます1970年以来の日数、例えば

as.numeric(x) 
as.numeric(x)/365 
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library(jsonlite)は、日付形式で動作し、data.frameも分割する必要はありません。

str(all.elasticities) 
'data.frame': 3 obs. of 5 variables: 
$ PREVIOUS_START_DATE: Date, format: "2015-12-20" "2016-01-17" "2016-01-31" 
$ PREVIOUS_PRICE  : num 2.79 2.29 1.69 
$ PREVIOUS_QUANTITY : num 20680 21050 24690 
$ PRE_No_OF_WEEKS : int 2 4 2 
$ CURRENT_START_DATE : Date, format: "2015-12-20" "2016-01-17" "2016-01-31" 


> jsonlite::toJSON(all.elasticities, pretty=T) 
[ 
    { 
    "PREVIOUS_START_DATE": "2015-12-20", 
    "PREVIOUS_PRICE": 2.79, 
    "PREVIOUS_QUANTITY": 20680.5, 
    "PRE_No_OF_WEEKS": 2, 
    "CURRENT_START_DATE": "2015-12-20" 
    }, 
    { 
    "PREVIOUS_START_DATE": "2016-01-17", 
    "PREVIOUS_PRICE": 2.29, 
    "PREVIOUS_QUANTITY": 21049.5, 
    "PRE_No_OF_WEEKS": 4, 
    "CURRENT_START_DATE": "2016-01-17" 
    }, 
    { 
    "PREVIOUS_START_DATE": "2016-01-31", 
    "PREVIOUS_PRICE": 1.69, 
    "PREVIOUS_QUANTITY": 24689.5, 
    "PRE_No_OF_WEEKS": 2, 
    "CURRENT_START_DATE": "2016-01-31" 
    } 
]