आर

Question

में विश्लेषण के लिए जेएसओएन सूची-शब्दकोशों का स्थानांतरण करना मेरे पास प्रयोगात्मक डेटा प्रत्येक प्रयोग के लिए कुंजी-मूल्य जोड़े के चित्रों के रूप में व्यक्त किया गया है। संबंधित प्रयोगों का एक सेट जेएसओएन में इन डिक्ट्स की सूची के रूप में क्रमबद्ध है। यह rjson पैकेज के माध्यम से अनुसंधान में में parseable है, लेकिन डेटा एक रूप है जिसमें चुनौतीपूर्ण है में भरी हुई है as.data.frame(data) पैदावार के साथ सीधे एक data.frame में इस बारी करने का प्रयास कर

data <- fromJSON('[{"k1":"v1","k2":"v2"}, {"k1":"v3","k2":"v4"}]') 

पैदावार

[[1]] 
[[1]]$k1 
[1] "v1" 

[[1]]$k2 
[1] "v2" 


[[2]] 
[[2]]$k1 
[1] "v3" 

[[2]]$k2 
[1] "v4" 

विश्लेषण करने के लिए :

k1 k2 k1.1 k2.1 
1 v1 v2 v3 v4 

स्पष्ट रूप से एक फ्लैट 1-आयामी सूची के रूप में सभी प्रयोगों के पार कुंजी/मान जोड़े के अनुक्रम को देखने।

क्या मैं चाहता हूँ प्रत्येक प्रयोग के लिए एक पंक्ति के साथ एक और अधिक परंपरागत तालिका, और प्रत्येक अद्वितीय कुंजी के लिए एक स्तंभ है:

k1 k2 
1 v1 v2 
2 v3 v4 

मैं कैसे सफाई से इस अनुसंधान में परिणत व्यक्त कर सकते हैं?

Answer 1

l*ply फ़ंक्शन प्रोसेसिंग के साथ करते समय आपका सबसे अच्छा दोस्त हो सकता है। इस प्रयास करें:

> library(plyr) 
> ldply(data, data.frame) 
    k1 k2 
1 v1 v2 
2 v3 v4 

plyr अनियमित सूचियों (जैसे जब प्रत्येक सूची तत्वों का एक ही नंबर शामिल नहीं है) जैसी चीजों से निपटने के लिए पर्दे के पीछे कुछ बहुत अच्छा प्रसंस्करण करता है। यह जेएसओएन और एक्सएमएल के साथ बहुत आम है, और आधार कार्यों के साथ संभालना मुश्किल है।

या वैकल्पिक रूप से का उपयोग कर आधार कार्य:

> do.call("rbind", lapply(data, data.frame)) 

आप (plyr से) rbind.fill उपयोग कर सकते हैं rbind के बजाय यदि आप अनियमित सूचियों है, लेकिन मैं तो बस शुरू से ही plyr का उपयोग कर अपने जीवन को आसान बनाने के लिए सलाह देंगे ।

संपादित करें:

अपने अधिक जटिल उदाहरण के बारे में, यह आसानी से साथ हेडली के सुझाव सौदों का उपयोग कर:

> x<-list(list(k1=2,k2=3),list(k2=100,k1=200),list(k1=5, k3=9)) 
> ldply(x, data.frame) 
    k1 k2 k3 
1 2 3 NA 
2 200 100 NA 
3 5 NA 9 

Answer 2

यह दिलचस्प है। पाइथन कोड को ठीक करने का सबसे आसान तरीका यह है कि निर्देश को और आसानी से बदला जा सकता है।

लेकिन, इसके बारे में कैसे?

k1 <- unlist(lapply(data,FUN=function(x){return(x[[1]])})) 
k2 <- unlist(lapply(data,FUN=function(x){return(x[[2]])})) 
data.frame(k1,k2) 

आप अभी भी डेटा प्रकार सही में k1 और k2 कास्ट करने के लिए की आवश्यकता होगी, लेकिन यह पूरा करना चाहिए कि आप क्या देख रहे हैं।