RでJSONを解析する

Question 1

私はRにかなり慣れていませんが、Rを使用すればするほど、それがSASまたはSPSSよりも実際にどれほど強力であるかがわかります。私が見るように、主要な利点の1つは、Webからデータを取得して分析できることです。これは可能だと思いますが（おそらく簡単なことかもしれません）、Webで公開されているJSONデータを解析したいと考えています。私は一気にプログラマーではないので、あなたが提供できるヘルプや指示は大いに感謝されます。基本的な使用例を教えても、おそらく私はそれを通して作業することができます。

Question 2

Omegahatの RJSONIOは、JSON形式でデータを読み書きする機能を提供する別のパッケージです。

rjsonはS4 / S3メソッドを使用しないため、容易に拡張できませんが、それでも有用です。残念ながら、これはベクトル化された演算を使用していないため、重要なデータには遅すぎます。同様に、JSONデータをRに読み込む場合、これはやや遅く、問題が発生した場合に大きなデータにスケーリングされません。

更新（新しいパッケージ2013-12-03）：

jsonlite：このパッケージは、パッケージのフォークですRJSONIO。それはからのパーサー上に構築されますが、RJSONIORオブジェクトとJSON文字列の間の異なるマッピングを実装します。このパッケージのCコードは主にRJSONIOパッケージからのものであり、Rコードはゼロから書き直されています。fromJSONおよびのドロップイン置換に加えてtoJSON、パッケージにはオブジェクトをシリアル化する関数があります。さらに、パッケージには多くの単体テストが含まれており、すべてのエッジケースがシステムおよびアプリケーションの動的データで使用するために一貫してエンコードおよびデコードされていることを確認します。

Question 3

jsonliteパッケージには、データフレームに変換するために、JSONを使用して試行するのは簡単です。

例：

library(jsonlite)

# url with some information about project in Andalussia
url <- 'http://www.juntadeandalucia.es/export/drupaljda/ayudas.json'

# read url and convert to data.frame
document <- fromJSON(txt=url)

Question 4

これが不足している例です

library(rjson)
url <- 'http://someurl/data.json'
document <- fromJSON(file=url, method='C')

Question 5

RJSONIO、rjson、jsonliteの関数fromJSON（）は、ネストされた複雑なjsonオブジェクトの単純な2D data.frameを返しません。

これを克服するには、tidyjsonを使用できます。jsonを受け取り、常にdata.frameを返します。現在CRANでは利用できません。https：//github.com/sailthru/tidyjsonで入手できます。

更新： tidyjsonがクランで利用可能になりました。直接使用してインストールできます。install.packages("tidyjson")

Question 6

記録では、rjsonとRJSONIOはファイルタイプを変更しますが、実際にはそれ自体は解析しません。たとえば、醜いMongoDBデータをJSON形式で受け取り、rjsonまたはRJSONIOで変換してから、unlistとトンの手動修正を使用して、実際に解析して使用可能なマトリックスに変換します。

Question 7

コンソールでRJSONIOを使用して以下のコードを試してください

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)