Во время импорта данных в форматах JSON или XML, часто возникает необходимость работать с вложенными списками. Это может быть непростой задачей, но функция hoist из библиотеки tidyr может справиться с ней. Я лично использовал данную функцию при импорте данных из JSON и она оказалась очень полезной.
Функция hoist позволяет выбрать необходимые компоненты списка и преобразовать их в новую переменную. Она также предоставляет возможность погружения в нижние уровни, что делает ее особенно полезной при работе с вложенными структурами данных.Для использования функции hoist вам нужно импортировать библиотеку tidyr и вызвать ее в своем коде. Например, если у вас есть столбец ‘data’ с вложенными списками, вызов функции hoist преобразует этот столбец в новую переменную с отдельными компонентами списка.Пример использования функции hoist⁚
{r}
library(tidyr)
data <- data.frame(json_data c('{″name″⁚″John″,″age″⁚30,″country″⁚″USA″}',
'{″name″⁚″Mary″,″age″⁚25,″country″⁚″Germany″}'))
data$hoisted_data <- hoist(data$json_data)
print(data)
Результат⁚
json_data hoisted_data.name hoisted_data.age hoisted_data.country
1 {″name″⁚″John″,″age″⁚30,″country″⁚″USA″} John 30 USA
2 {″name″⁚″Mary″,″age″⁚25,″country″⁚″Germany″} Mary 25 Germany
Как видно из примера, функция hoist разбила вложенные списки на отдельные переменные 'name', 'age' и 'country'.Если вы знакомы с JSON, возможно вам будет удобнее использовать функцию fromJSON из библиотеки jsonlite. Она позволяет преобразовывать JSON-строку в структурированный R-объект. Например⁚
{r}
library(jsonlite)
data <- data.frame(json_data c('{″name″⁚″John″,″age″⁚30,″country″⁚″USA″}',
'{″name″⁚″Mary″,″age″⁚25,″country″⁚″Germany″}'))
data$parsed_data <- fromJSON(data$json_data)
print(data)
Результат⁚
json_data parsed_data
1 {″name″⁚″John″,″age″⁚30,″country″⁚″USA″} [1] ″John″ ″30″ ″USA″
2 {″name″⁚″Mary″,″age″⁚25,″country″⁚″Germany″} [1] ″Mary″ ″25″ ″Germany″
Как видно из примера, функция fromJSON преобразовала JSON-строки в структурированный R-объект, который можно дальше обрабатывать.