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我正在尝试以 JSON 格式处理一些数据。rjson::fromJSON成功导入数据并将其放入一个非常笨重的列表中。

library(rjson)
y <- fromJSON(file="http://api.lmiforall.org.uk/api/v1/wf/predict/breakdown/region?soc=6145&minYear=2014&maxYear=2020")
str(y)
List of 3
 $ soc                : num 6145
 $ breakdown          : chr "region"
 $ predictedEmployment:List of 7
  ..$ :List of 2
  .. ..$ year     : num 2014
  .. ..$ breakdown:List of 12
  .. .. ..$ :List of 3
  .. .. .. ..$ code      : num 1
  .. .. .. ..$ name      : chr "London"
  .. .. .. ..$ employment: num 74910
  .. .. ..$ :List of 3
  .. .. .. ..$ code      : num 7
  .. .. .. ..$ name      : chr "Yorkshire and the Humber"
  .. .. .. ..$ employment: num 61132
  ...

但是，由于这本质上是表格数据，我希望它简洁data.frame。经过多次试验和错误，我得到了结果：

y.p <- do.call(rbind,lapply(y[[3]], function(p) cbind(p$year,do.call(rbind,lapply(p$breakdown, function(q) data.frame(q$name,q$employment,stringsAsFactors=F))))))
head(y.p)
  p$year                   q.name q.employment
1   2014                   London     74909.59
2   2014 Yorkshire and the Humber     61131.62
3   2014     South West (England)     65833.57
4   2014                    Wales     33002.64
5   2014  West Midlands (England)     68695.34
6   2014     South East (England)     98407.36

但是该命令似乎过于繁琐和复杂。有没有更简单的方法来做到这一点？

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2 回答 2

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在这里，我恢复了列表的几何形状

ni <- seq_along(y[[3]])
nj <- seq_along(y[[c(3, 1, 2)]])
nij <- as.matrix(expand.grid(3, ni=ni, 2, nj=nj))

然后使用 的行nij作为嵌套列表的索引提取相关变量信息

data <- apply(nij, 1, function(ij) y[[ij]])
year <- apply(cbind(nij[,1:2], 1), 1, function(ij) y[[ij]])

并使其成为更友好的结构

> data.frame(year, do.call(rbind, data))
   year code                     name employment
1  2014    1                   London   74909.59
2  2015    5  West Midlands (England)   69132.34
3  2016   12         Northern Ireland   24313.94
4  2017    5  West Midlands (England)    71723.4
5  2018    9     North East (England)   27199.99
6  2019    4     South West (England)   71219.51
于 2013-07-16T12:19:31.733 回答
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我不确定它是否更简单，但结果更完整，我认为更容易阅读。我的想法Map是，对于每一对（年份，细分），将细分数据汇总到单个表中，然后将其与年份结合起来。

dat <- y[[3]]
res <- Map(function(x,y)data.frame(year=y,
                                   do.call(rbind,lapply(x,as.data.frame))),
        lapply(dat,'[[','breakdown'),
        lapply(dat,'[[','year'))
## transform the list to a big data.frame
do.call(rbind,res)
   year code                     name employment
1  2014    1                   London   74909.59
2  2014    7 Yorkshire and the Humber   61131.62
3  2014    4     South West (England)   65833.57
4  2014   10                    Wales   33002.64
5  2014    5  West Midlands (England)   68695.34
6  2014    2     South East (England)   98407.36
于 2013-07-16T11:28:10.910 回答