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我正在尝试使用 Census API 下载特定表格并将它们保存在数据框中。我已经成功下载了数据。我为调用组装了适当的 URL，然后使用包 'rjson' 将 URL 读入列表。例如：

但是，我很难将其转换为数据框。fromJSON() 函数创建一个列表对象。在大多数情况下，列表对象的元素是每个空间单元（例如上例中的县）的 chr 向量，并且该向量包含表信息和关联的元数据。在这种情况下，我使用以下工作示例中的方法将列表转换为数据框，其中每一行是不同的空间单位，每一列是不同的变量。

但是，当我对 list-in-list 对象使用相同的方法时（这是因为我从 API 中包含了不同的表），我收到一个错误：

有人对此有解决方案吗？

• 我注意到子列表只出现在其中一个变量具有 NULL 值的情况下。
• 在主列表的元素也是列表的情况下，子列表的长度等于作为向量的主列表元素的向量的长度。

笔记

• 我不需要使用 fromJSON 并欢迎可能使这更容易的替代方案。
• 我不想使用“acs”包来完成这个，所以请不要建议使用它。我正在尝试学习如何处理这个问题。

关于如何将此 JSON 文件转换为可用数据帧格式的任何想法：

以下是表格的外观：http ://api.census.gov/data/2014/acsse/variables.html

尝试使用 get_county_demographics 或 get_acs_data 等函数时，我不断收到此错误消息：

矩阵错误（unlist（value，recursive = FALSE，use.names = FALSE），nrow = nr，：“data”必须是向量类型，为“NULL”

有人遇到过这种情况么？

我想知道在R中使用传单包绘制大量标记和多边形时是否有其他人遇到过类似的问题。这通常应该是这样的：

但是，当我放大/缩小地图时，多边形和标记明显不合适（或者您可以说基本地图没有正确调整）。下面包含一个示例：

当我绘制一个较小的区域或几个标记时，我不会遇到这个问题。我想知道是否有办法提高性能。非常感谢您的帮助！

我的代码示例如下：

我正在处理 2010-2014 年 5 年的 PUMS 数据。我正在尝试使用复制权重来查找标准误差。标准错误公式在文档中，但我无法将其转换为 Microsoft Excel 或 R 中的公式，这是我正在使用的两个程序。我可以在 Excel 中对两个变量进行交叉表以获得每个复制权重和 PWGTP 的总和，但我想有一种更简单的方法。

这里有人使用 PUMS 数据和复制权重吗？文档可以在这里找到：

http://www.census.gov/programs-surveys/acs/technical-documentation/pums/documentation.2014.html

提前感谢您的帮助。

尝试使用 acs 包从美国人口普查中检索一个变量的县级（整个美国）数据。仅获取 830 个县的数据。试图获取所有 3200 个左右县的数据。尝试将 geo.make 设置为单个州并输出相似比例的县。

'geo.make' 函数的引号中应该有一个星号。

我正在寻找一个好的人口普查表来确定 MSA 的住房供应。我遇到的大多数表格都是关于家庭的。我想做的是确定总住房单元的供应量（最好按单元类型），并通过 MSA 测量空置率，以便与人口统计数据一起查看。

我可以参考一个好的人口普查表来确定住房供应（ACS、CPS 等）吗？谢谢。

我想知道如何从他们的 FTP 站点下载 LEHD 文件。

https://lehd.ces.census.gov/data/lodes/LODES7/

我需要下载多年的数据，包括工作场所和居住地。这些文件定期命名，技术文档可以在这里找到：

https://lehd.ces.census.gov/data/lodes/LODES7/LODESTechDoc7.2.pdf S000 参考所有劳动力细分 JT00 参考所有工作类型

所以一个典型的文件名是：ca_wac_S000_JT00_2008.csv.gz 在'目录'/URL 的：https ://lehd.ces.census.gov/data/lodes/LODES7/ca/wac/

这段 git-hub 代码似乎是相关的。哈佛教程很有用，并为我提供了一种创建所有文件列表的方法。但我无法让实际下载工作——R.curl 对我不起作用，因为我遇到了 SSL 问题。

扩展代码似乎也不起作用：

devtools::session_info() 会话信息 ------------------------------------------ --------------------------------------------- 设定值版本 R 版本3.4.3 (2017-11-30) system x86_64, mingw32 ui RStudio (1.1.383) language (EN) collat​​e English_United States.1252 tz America/Denver
日期 2017-12-17

软件包------------------------------------------------- ------------------------------------------ 包 * 版本日期 来源 acs * 2.1 .2
2017-10-10 CRAN (R 3.4.3) 断言 0.2.0 2017-04-11 CRAN (R 3.4.3) 基础 * 3.4.3 2017-12-06 本地绑定器 0.1 2016-11-13 CRAN ( R 3.4.3) bindrcpp 0.2 2017-06-17 CRAN (R 3.4.3) 类 7.3-14 2015-08-30 CRAN (R 3.4.3) classInt 0.1-24 2017-04-16 CRAN (R 3.4.3 ) 编译器 3.4.3
2017-12-06 本地 curl * 3.1 2017-12-12 CRAN (R 3.4.3) 数据集 * 3.4.3 2017-12-06 本地 DBI 0.7 2017-06-18 CRAN (R 3.4.3) 开发工具 * 1.13。 4 2017-11-09 CRAN (R 3.4.3) 摘要 0.6.13 2017-12-14 CRAN (R 3.4.3) dplyr * 0.7.4 2017-09-28 CRAN (R 3.4.3) e1071 1.6-8 2017-02-02 CRAN (R 3.4.3) 国外 0.8-69 2017-06-22 CRAN (R 3.4.3) gdtools * 0.1.6 2017-09-01 CRAN (R 3.4.3) git2r 0.19.0
2017-07-19 CRAN (R 3.4.3) 胶水 1.2.0 2017-10-29 CRAN (R 3.4.3) 图形 * 3.4.3 2017-12-06 本地 grDevices * 3.4.3 2017-12-06 本地网格 3.4.3 2017-12-06 本地 hms 0.4.0 2017-11-23 CRAN (R 3.4.3) httr 1.3.1 2017-08-20 CRAN (R 3.4.3) 格子 0.20-35 2017-03- 25 CRAN (R 3.4.3) lodes * 0.1.0 2017-12-17 git (@8cca008) magrittr 1.5 2014-11-22 CRAN (R 3.4.3) maptools 0.9-2
2017-03-25 CRAN (R 3.4 .3) memoise 1.1.0 2017-04-21 CRAN (R 3.4.3) 方法 * 3.4.3 2017-12-06 本地 pkgconfig 2.0.1 2017-03-21 CRAN (R 3.4.3) plyr 1.8.4 2016-06-08 CRAN (R 3.4.3) 咕噜声 0.2.4 2017-10-18 CRAN (R 3.4.3) R6
2.2.2 2017-06-17 CRAN (R 3.4.3) rappdirs 0.3.1 2016-03-28 CRAN (R 3.4.3) Rcpp 0.12.14 2017-11-23 CRAN (R 3.4.3) 阅读器 1.1。 1 2017-05-16 CRAN (R 3.4.3) rgdal 1.2-16 2017-11-21 CRAN (R 3.4.3) rgeos 0.3-26 2017-10-31 CRAN (R 3.4.3) rlang 0.1.4 2017 -11-05 CRAN (R 3.4.3) sf 0.5-5 2017-10-31 CRAN (R 3.4.3) sp * 1.2-5 2017-06-29 CRAN (R 3.4.3) 统计 * 3.4.3 2017 -12-06 本地字符串 1.1.6 2017-11-17 CRAN (R 3.4.2) stringr * 1.2.0 2017-02-18 CRAN (R 3.4.3) tibble 1.3.4 2017-08-22 CRAN (R 3.4.3) tigris * 0.5.3
2017-05-26 CRAN (R 3.4.3) 工具 3.4.3 2017-12-06 本地
udunits2 0.13 2016-11-17 CRAN (R 3.4.1) 单位 0.4-6
2017-08-27 CRAN (R 3.4.3) utils * 3.4.3 2017-12-06 本地
uuid 0.1-2 2015-07-28 CRAN (R 3.4.1) withr 2.1.0
2017-11-01 CRAN ( R 3.4.3) XML * 3.98-1.9 2017-06-19 CRAN (R 3.4.1)

我正在尝试使用 node.js JSON.parse 从人口普查数据中提取单个行和特定数据。

使用 console.log(body) 结果显示为...

NAME,B01001_001E,state,Alabama,4799277,01,Alaska,720316,02,Arizona,6479703,04,Arkansas,2933369,05,California,37659181,06,Colorado,51 19329,08,Connecticut,3583561,09,Delaware …………

如果我使用 console.dir(body)，结果显示为....

[[姓名][B01001][州] ['阿拉巴马'，'4799927'，'01']，['阿拉斯加'，'720316'，'02']] ....

一直到波多黎各。我正在尝试提取特定的东西，但是我在 Treehouse 上使用的示例都设置得很好，很整洁，您可以使用 profile.badges.length 之类的好东西拉出专门标记的东西，但据我所知，没有这些东西都被贴上了标签。我想说的是，将弗吉尼亚州或特拉华州的信息撤出那里。

在与我之前的问题相关的问题中，我想知道如何从American Fact Finder下载数据。根据 American Fact Finder Deep-linking guide，链接的 http 路径非常规则，并且随着时间的推移保持一致。深度链接指南提供了如何访问表格的示例，即：

显示表 B07010 来自 2006-2008 年美国社区调查对美国、阿拉巴马州和阿拉巴马州奥陶加县的 3 年估计：http: //factfinder.census.gov/bkmk/table/1.0/en/ACS/08_3YR/B07010 /0100000US|0400000US01|05000 00US01001

但我不确定如何在 R 中将“视图”转换为“下载”。

我目前的调查是基于这些线程：

1. 使用 R 下载压缩数据文件、提取和导入数据
2. 使用 R 下载压缩数据文件、提取和导入 csv
3. 从 2010 年人口普查中导出数据
4. 使用 R 下载人口普查数据
5. 如何使用 Census API 提取数据

当我找到解决方案时，我会更新这篇文章。