Импортировать json-файл в R [duplicate]

Что вы можете сделать по этому поводу?

Здесь есть много хороших ответов, объясняющих, что такое пустая ссылка и как ее отладить. Но очень мало о том, как предотвратить проблему или, по крайней мере, сделать ее легче поймать.

Проверить аргументы

Например, методы могут проверять разные аргументы, чтобы увидеть, null и выбросить ArgumentNullException, исключение, явно созданное для этой конкретной цели.

Конструктор для ArgumentNullException даже принимает имя параметра и сообщение как аргументы, чтобы вы могли точно сказать разработчику, что проблема.

public void DoSomething(MyObject obj) {
    if(obj == null) 
    {
        throw new ArgumentNullException("obj", "Need a reference to obj.");
    }
}

Использовать инструменты

Есть также несколько библиотек, которые могут помочь. Например, «Resharper» может предоставить вам предупреждения во время написания кода, особенно если вы используете их атрибут: NotNullAttribute

В разделе «Контракты кода Microsoft» вы используете синтаксис, например Contract.Requires(obj != null), который дает вам проверку выполнения и компиляцию: Представление кодовых контрактов .

Существует также «PostSharp», который позволит вам просто использовать такие атрибуты:

public void DoSometing([NotNull] obj)

Сделав это и сделав PostSharp частью вашего процесса сборки, obj будет проверяться на нуль во время выполнения. См. Ошибка проверки PostSharp

Решение для простого кода

Или вы всегда можете использовать свой собственный подход, используя простой старый код. Например, вот структура, которую вы можете использовать, чтобы поймать нулевые ссылки. Он моделируется после той же концепции, что и Nullable:

[System.Diagnostics.DebuggerNonUserCode]
public struct NotNull where T: class
{
    private T _value;

    public T Value
    {
        get
        {
            if (_value == null)
            {
                throw new Exception("null value not allowed");
            }

            return _value;
        }
        set
        {
            if (value == null)
            {
                throw new Exception("null value not allowed.");
            }

            _value = value;
        }
    }

    public static implicit operator T(NotNull notNullValue)
    {
        return notNullValue.Value;
    }

    public static implicit operator NotNull(T value)
    {
        return new NotNull { Value = value };
    }
}

. Вы использовали бы очень похоже на то, как вы бы использовали Nullable, за исключением того, что цель заключалась в том, чтобы сделать абсолютно противоположное - не разрешать null. Вот несколько примеров:

NotNull person = null; // throws exception
NotNull person = new Person(); // OK
NotNull person = GetPerson(); // throws exception if GetPerson() returns null

NotNull неявно отбрасывается в и из T, поэтому вы можете использовать его в любом месте, где это необходимо. Например, вы можете передать объект Person методу, который принимает значение NotNull:

Person person = new Person { Name = "John" };
WriteName(person);

public static void WriteName(NotNull person)
{
    Console.WriteLine(person.Value.Name);
}

Как вы можете видеть выше, как с помощью nullable, вы получите доступ к базовому значению через Value имущество. Кроме того, вы можете использовать явный или неявный листинг, вы можете увидеть пример с возвращаемым значением ниже:

Person person = GetPerson();

public static NotNull GetPerson()
{
    return new Person { Name = "John" };
}

Или вы даже можете использовать его, когда метод просто возвращает T (в этом случае Person), выполнив бросок. Например, следующий код будет похож на код выше:

Person person = (NotNull)GetPerson();

public static Person GetPerson()
{
    return new Person { Name = "John" };
}

Объединить с Extension

Объединить NotNull с методом расширения, и вы можете охватить еще больше ситуаций. Вот пример того, как может выглядеть метод расширения:

[System.Diagnostics.DebuggerNonUserCode]
public static class NotNullExtension
{
    public static T NotNull(this T @this) where T: class
    {
        if (@this == null)
        {
            throw new Exception("null value not allowed");
        }

        return @this;
    }
}

И вот пример того, как он может быть использован:

var person = GetPerson().NotNull();

GitHub

Для вашей справки я сделал код выше, доступный на GitHub, вы можете найти его по адресу:

https://github.com/luisperezphd/NotNull

Функция родственного языка

В C # 6.0 был введен «оператор с нулевым условием», который немного помогает в этом. С помощью этой функции вы можете ссылаться на вложенные объекты, и если какой-либо из них null, все выражение возвращает null.

Это уменьшает количество нулевых проверок, которые вы должны выполнять в некоторых случаях. Синтаксис заключается в том, чтобы поставить вопросительный знак перед каждой точкой. Возьмите следующий код, например:

var address = country?.State?.County?.City;

Представьте, что country является объектом типа Country, который имеет свойство, называемое State и т. Д. Если country, State, County или City - null, то address will be null . Therefore you only have to check whether адрес is null`.

Это отличная функция, но она дает вам меньше информации. Это не делает очевидным, какой из 4 является нулевым.

Встроенный как Nullable?

C # имеет красивую стенографию для Nullable, вы можете сделать что-то нулевое помещая знак вопроса после такого типа int?.

Было бы неплохо, если бы у C # было что-то вроде структуры NotNull выше и имела аналогичную стенографию, может быть, восклицательный знак (!), чтобы вы могли написать что-то вроде: public void WriteName(Person! person).

127
задан user313967 11 April 2010 в 16:54
поделиться

7 ответов

Сначала установите пакет rjson :

install.packages("rjson")

Затем:

library("rjson")
json_file <- "http://api.worldbank.org/country?per_page=10&region=OED&lendingtype=LNX&format=json"
json_data <- fromJSON(paste(readLines(json_file), collapse=""))

Обновление: начиная с версии 0.2.1

json_data <- fromJSON(file=json_file)
152
ответ дан rcs 28 August 2018 в 01:52
поделиться

Если URL-адрес https, как и для Amazon S3, используйте getURL

json <- fromJSON(getURL('https://s3.amazonaws.com/bucket/my.json'))
15
ответ дан Anthony 28 August 2018 в 01:52
поделиться
  • 1
    PSA: получить URL-адрес в пакете RCurl. – Mark McDonald 5 March 2015 в 05:57
  • 2
    Кроме того, Error in function (type, msg, asError = TRUE) : Protocol "s3" not supported or disabled in libcurl – d8aninja 30 August 2017 в 19:05

Чтобы импортировать, мне пришлось добавить «метки:

json_data & lt; - fromJSON (file =" json_file ")

Надеюсь, что это поможет кому-то.

Кормак

0
ответ дан Cormac O'Keeffe 28 August 2018 в 01:52
поделиться

Альтернативный пакет - RJSONIO. Чтобы преобразовать вложенный список, lapply может помочь:

l <- fromJSON('[{"winner":"68694999",  "votes":[ 
   {"ts":"Thu Mar 25 03:13:01 UTC 2010", "user":{"name":"Lamur","user_id":"68694999"}},   
   {"ts":"Thu Mar 25 03:13:08 UTC 2010", "user":{"name":"Lamur","user_id":"68694999"}}],   
  "lastVote":{"timestamp":1269486788526,"user":
   {"name":"Lamur","user_id":"68694999"}},"startPrice":0}]'
)
m <- lapply(
    l[[1]]$votes, 
    function(x) c(x$user['name'], x$user['user_id'], x['ts'])
)
m <- do.call(rbind, m)

дает информацию о голосовании в вашем примере.

29
ответ дан Karsten W. 28 August 2018 в 01:52
поделиться
  • 1
    x$user$name, x$user$user_id теперь должно быть x$user['name'], x$user['user_id']. Кроме того, m <- do.call(rbind, m) может быть лучшим способом преобразования списка в матрицу. – jbaums 10 October 2013 в 02:16
  • 2
    спасибо, что указали это, зафиксировали его. – Karsten W. 10 October 2013 в 13:18
  • 3
    есть что-то вроде функции convertToDataFrame для JSON (например, для пакета XML)? – userJT 30 April 2015 в 21:49

Сначала установите пакет RJSONIO и RCURL:

install.packages("RJSONIO")
install.packages("(RCurl")

Попробуйте выполнить код с помощью RJSONIO в консоли

library(RJSONIO)
library(RCurl)
json_file = getURL("https://raw.githubusercontent.com/isrini/SI_IS607/master/books.json")
json_file2 = RJSONIO::fromJSON(json_file)
head(json_file2)

2
ответ дан Moby M 28 August 2018 в 01:52
поделиться

:

  • library (httr)
  • library (jsonlite)

У меня возникли проблемы с преобразованием json в dataframe / CSV. Для моего случая я сделал:

Token <- "245432532532"
source <- "http://......."
header_type <- "applcation/json"
full_token <- paste0("Bearer ", Token)
response <- GET(n_source, add_headers(Authorization = full_token, Accept = h_type), timeout(120), verbose())
text_json <- content(response, type = 'text', encoding = "UTF-8")
jfile <- fromJSON(text_json)
df <- as.data.frame(jfile)

, затем от df до csv.

В этом формате должно быть легко преобразовать его в несколько CSV, если это необходимо.

Важной частью функции контента должно быть type = 'text'.

0
ответ дан Stephen Rauch 28 August 2018 в 01:52
поделиться

jsonlite импортирует JSON в фрейм данных. Он может произвольно сгладить вложенные объекты. Вложенными массивами будут кадры данных.

> library(jsonlite)
> winners <- fromJSON("winners.json", flatten=TRUE)
> colnames(winners)
[1] "winner" "votes" "startPrice" "lastVote.timestamp" "lastVote.user.name" "lastVote.user.user_id"
> winners[,c("winner","startPrice","lastVote.user.name")]
    winner startPrice lastVote.user.name
1 68694999          0              Lamur
> winners[,c("votes")]
[[1]]
                            ts user.name user.user_id
1 Thu Mar 25 03:13:01 UTC 2010     Lamur     68694999
2 Thu Mar 25 03:13:08 UTC 2010     Lamur     68694999
61
ответ дан xn. 28 August 2018 в 01:52
поделиться
  • 1
    Мне нравится этот ответ и библиотека больше, чем принято – Romeo Kienzler 6 March 2016 в 06:58
  • 2
    Абсолютно! На самом деле проще работать с data.frames вместо списков при фильтрации результатов! – MS Berends 23 May 2018 в 08:47
Другие вопросы по тегам:

Похожие вопросы: