在R中从复杂的嵌套JSON中提取整洁的数据。

Question

从一个简单的JSON中提取整洁的数据是很简单的，使用了 tidyjson 包 (https:/cran.r-project.orgwebpackagestidyjsonvignettesintroduction-tidyjson.html。)

我一直没能把这个逻辑应用到复杂的嵌套JSON结构中。类似这样的问题(在R中如何从嵌套的json数据中提取数据？)太过特殊，所以我无法将其推断为其他情况。

一个更普遍的情况可以由这个结构给出（参见这里的工作可重现的例子。1.4 示例请求。https:/www.ree.esenapidatos)

{
        "data": {
          "type": "WIDGET TYPE",
          "id": "WIDGET_ID",
          "attributes": {
            "title": "WIDGET NAME",
            "last-update": "2019-02-01T08:26:34.000+01:00",
            "description": "WIDGET DESCRIPTION",
          },
          "meta": {
            "cache-control": {
              "cache": "HIT",
              "expireAt": "2019-03-01T17:18:22"
            }
          }
        },
        "included": [
          {
            "type": "INDICATOR_1 TYPE",
            "id": "INDICADOR_1_ID",
            "groupId": null,
            "attributes": {
              "title": "INDICADOR_1 NAME",
              "description": "INDICADOR_1 DESCRIPTION",
              "color": "#2fa688",
              "type": "INDICADOR_1 TYPE",
              "magnitude": "INDICADOR_1 MAGNITUDE",
              "composite": false,
              "last-update": "2019-02-19T08:26:34.000+01:00",
              "values": [
                {
                  "value": 12345,
                  "percentage": "VALUE BETWEEN 0 AND 1",
                  "datetime": "2019-02-04T20:44:00.000+01:00"
                }
              ]
            },
           {
            "type": "INDICATOR_2 TYPE",
            "id": "INDICADOR_1_ID",
            "groupId": null,
            "attributes": {
               …
            }
          }
        ]
       }
      }

1. 第一层有一个对象 "data" 和数组 "included"

2. 该 "included" 数组中每个指标有一个对象

3. 在这些对象中，每个对象都有一个 "attributes" 设有 "values" 最终数据所在的数组。"value", "percentage" 和 "datetime"

我们的目标是将数据提取到一个整洁的数据框架中，列为 "type", "title", "value", "percentage" 和 "datetime"

Answer 1

我是经过一番试错才发现的。我自己回答，万一能帮到其他出发的人呢？json 对象。

library(tidyjson)

json %>% # our json object
  enter_object(included) %>% # to enter the object where the data are
  gather_array() %>% spread_all() %>% # to work with the array
  select(attributes.title) %>% # to maintain this variable
  enter_object(values) %>% # to enter the array where the final data are
  gather_array() %>% spread_all() %>% # same as before to work with the array
  select(indicator = attributes.title, value, percentage, datetime) # select final data

基本上是一样的过程 enter_object %>% gather_array %>% spread_all %>% select 重复两次。你只需说出每层要输入的对象和你要选择的信息片段。