我有一個JSON檔案，我想把它轉換為一個表格。使用jsonlite庫很容易做到這一點。然而，如果檔案很大，那么轉換就會花費大量的時間。因此，我正在測驗一個tidyjson，希望能夠加快這一程序。
我的JSON檔案看起來如下：
我的JSON檔案看起來如下：
x = '[
{
"id": 1,
"A": [
{
"B": "b1",
"C": [
"c1"
]
}
]
},
{
"id": 2,
"A": [
{
"B": "b1",
"C": [
"c2"
]
}
]
}
]
'
我是這樣處理的：
library(tidyjson)
library(dplyr)
x %>% gather_array() %>% gather_array() %
spread_values(id = jstring("id"）） %> %
enter_object("A") %>% gather_array %>%
spread_values(B = jstring("B"）） %> %
enter_object("C") %> % gather_array（） %>%
spread_values(C = jstring("C"）） %> %
select(id, B, C)
結果我得到：
...JSON id B C
<chr>/span> <chr> <chr> <chr>
1 ""c1"" 1 b1 NA
2 ""c2"" 2 b1 NA
無法找出代碼中的問題，以及為什么它在C語言中不能很好地作業，非常感謝任何幫助。
UpDATE: 預期的輸出：
id B C
<chr> < chr> <chr>
1 1 b1 c1
2 2 b1 c2
更新2:
jsonlite方式：
y = jsonlite::fromJSON（x）
cbind(id = y$id,做。 call(rbind.data.frame, y$A))
id B C
1 1 B1 c1
2 2 b1 c2
不確定在這種情況下，這是使用jsonlite的最快方式。
uj5u.com熱心網友回復：
我們可以使用fromJSON從jsonlite
library(jsonlite)
library(tidyr)
library(dplyr)
fromJSON(x)%>%
unnest_wider（A） %>%
unnest(C) %>%
unnest(C)
輸出
# A tibble: 2 x 3
id B C
<int> < chr> <chr>/span>
1 1 b1 c1
2 2 b1 c2
或者另一個選項是
library（reticulate）
library(rrapply)
py_run_string(paste0("x ="。 x））
rrapply(py$x。 如何= 'bind'）
A.1.C A.1.B id
1 c1 b1 1
2 c2 b1 2
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