如何在R中解析格式奇怪的JSON

如何在R中解析格式奇怪的JSON,json,r,parsing,Json,R,Parsing,我有一个JSON,即使使用在线解析器也无法传输:-/ 我已经试过了,但它出错了 df <- fromJSON("data/part-f1.json", simplifyVector = TRUE, simplifyDataFrame = simplifyVector, simplifyMatrix = simplifyVector, flatten = FALSE) 示例JSON: {“ts”:1512317797740,“用户ID”:“51a35e52c6fba44bd8edba657

我有一个JSON,即使使用在线解析器也无法传输:-/ 我已经试过了,但它出错了

df <- fromJSON("data/part-f1.json", simplifyVector = TRUE, simplifyDataFrame = simplifyVector, simplifyMatrix = simplifyVector, flatten = FALSE)
示例JSON:

{“ts”:1512317797740,“用户ID”:“51a35e52c6fba44bd8edba65778c607e”,“sessionid”:“4691122171951068866”,“远程ip”:“93.72.204.143”,“平台”:“AndroidLayer”,“sdk版本”:“u2017.1.1f1”,“调试设备”:false,“用户代理”:“Dalvik/2.1.0(Linux;U;Android 7.0;XT1650构建/NPLS25.86-30-5)”,“提交时间”:“15122927527”,“名称”:“邮箱激活”,“自定义参数”:null,“应用ID”:“4dfb4d07-b463-43d4-ba0b-4c6b967967c8”,“类型”:“自定义”} {“ts”:1512318029084,“用户ID”:“51a35e52c6fba44bd8edba65778c607e”,“会话ID”:“4691122171951068866”,“远程ip”:“93.72.204.143”,“平台”:“AndroidPlayer”,“sdk版本”:“u2017.1.1f1”,“调试设备”:false,“用户代理”:“Dalvik/2.1.0(Linux;U;Android 7.0;XT1650 Build/NPLS25.86-30-5)”,“提交时间”:15122926741,“自定义名称”:“Wheel Change”,“Paramus”:”{车轮尺寸“:“17”,“车轮名称“:“Ratikon”}”,appid“:“4dfb4d07-b463-43d4-ba0b-4c6b967967c8”,“类型“:“自定义”} {“ts”:1512287567257,“用户ID”:“3996da04b2fef4ac7bf3a47c5b149625”,“会话ID”:“591400047379591192”,“远程ip”:“90.178.242.246”,“平台”:“AndroidLayer”,“sdk版本”:“u2017.1.1f1”,“调试设备”:false,“用户代理”:“Dalvik/2.1.0(Linux;U;Android 5.1.1;华为M2-A01W Build/HUAWEIM2-A01W-A01W)”,“提交时间”:15122875676,“输入名称”,“输入场景”:”自定义参数:{“场景名称”:“场景/介绍场景”},appid:“4dfb4d07-b463-43d4-ba0b-4c6b967967c8”,“类型”:“自定义”}

正如您所看到的,在onlineparser中,我得到了错误的多个根。 我需要从这个JSON生成一个数据帧,但我真的需要帮助。
感谢

这不是一个真正的JSON文件,而是一个文件。区别在于,虽然整个文件本身不是一个有效的JSON文件,但文件中的每一行都是一个JSON对象,每个对象都由一个新行字符分隔

您可以使用函数中的
jsonlite::stream_来读取此类数据

jsonlite::stream_in(file("data/part-f1.json"))

这不是一个真正的JSON文件,而是一个文件。区别在于,虽然整个文件本身不是一个有效的JSON文件,但文件中的每一行都是一个JSON对象,每个对象都由一个新行字符分隔

您可以使用
函数中的
jsonlite::stream_来读取此类数据

jsonlite::stream_in(file("data/part-f1.json"))
它也被调用,您也可以使用更快的专门构建的
ndjson::stream_in()

它也被调用,您也可以使用更快的专门构建的
ndjson::stream_in()