Преобразование строковой записи в переменной в несколько переменных R

У меня есть тип строковой переменной в моем фрейме данных, который имеет длинную строку (это ответ JSON) с именами столбцов, которые я хочу, и значениями, следующими за ним.

Мой фрейм данных выглядит так:

  • каждая строка является участником
  • Столбец Участник — это список всех участников.
  • Ответы имеет строковую запись с ответом JSON, где я хотел бы, чтобы начало записи было переменной, а то, что после «:», было значением.
УчастникОтветы
Эмили{"participantAge":"40","participantEducation":"Бакалавриат"}
Дуг{"participantAge":"35","participantEducation":"Бакалавриат"}

Так, например, цель состоит в том, чтобы иметь столбец возраст участника со значениями в качестве записей и участникОбразование в качестве столбца с записями.

УчастникОтветывозраст участникаучастникОбразование
Эмили{"}40Бакалавры
Дуг{"}35Бакалавры

Я мог сделать это раньше с помощью python, преобразовав ответ JSON в словари, но я не уверен, как реализовать это в R.

Вам нужен столбец «Ответ» с {"} в нем? Я не включил это ниже, но могу сделать это, если вам это нужно.

langtang 15.05.2022 01:04

о нет я не сделал! это решение сработало чудесно, спасибо!

H L 15.05.2022 01:24
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Стоит ли изучать PHP в 2026-2027 годах?
Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией
В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox
Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...
Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest
В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️
Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...
Пользовательский скаляр GraphQL
Пользовательский скаляр GraphQL
Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...
0
2
21
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вы можете сделать это следующим образом, используя dplyr и jsonlite


library(dplyr)
library(jsonlite)

df %>% 
  rowwise() %>%
  mutate(Response = list(parse_json(Response))) %>%
  unnest_wider(Response)

Выход:

  Participant participantAge participantEducation
  <chr>       <chr>          <chr>               
1 Emily       35             Bachelors           
2 Doug        40             Bachelors 

Вход:

df = structure(list(Participant = c("Emily", "Doug"), Response = c("{\"participantAge\":\"35\",\"participantEducation\":\"Bachelors\"}", 
"{\"participantAge\":\"40\",\"participantEducation\":\"Bachelors\"}"
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))

Вы можете попробовать пакет jsonlite:

library("jsonlite")

dat_df <- data.frame(Emily='{"participantAge":"40","participantEducation":"Bachelors"}',
                     Doug='{"participantAge":"35","participantEducation":"Bachelors"}')

fromJSON_rec <- apply(dat_df, 2, fromJSON)

new_df <- data.frame(matrix(NA, nrow=2, ncol=3))
colnames(new_df) <- c("Participant",    "participantAge",   "participantEducation")

for(i in 1:length(fromJSON_rec)){
  new_df[i,] <- c(names(fromJSON_rec)[i],
                  fromJSON_rec[[names(fromJSON_rec)[i]]][["participantAge"]],
                  fromJSON_rec[[names(fromJSON_rec)[i]]][["participantEducation"]])
}
> dat_df
                                                       Emily                                                       Doug
1 {"participantAge":"40","participantEducation":"Bachelors"} {"participantAge":"35","participantEducation":"Bachelors"}
> new_df
  Participant participantAge participantEducation
1       Emily             40            Bachelors
2        Doug             35            Bachelors

Другие вопросы по теме