R将json转换为list到data.table

我有一个data.table，其中一列包含JSON。我试图提取内容，以便每个变量都是一列

library(jsonlite)
library(data.table)

df<-data.table(a=c('{"tag_id":"34","response_id":2}',
                   '{"tag_id":"4","response_id":1,"other":4}',
                   '{"tag_id":"34"}'),stringsAsFactors=F)

我尝试了以下几种版本：

parseLog <- function(x){
  if (is.na(x))
    e=c(tag_id=NA,response_id=NA)
  else{
    j=fromJSON(x)
    e=c(tag_id=as.integer(j$tag_id),response_id=j$response_id)
  }
  e
}

---

parseLog可能有一种更简单的方法，但这似乎有效：

library(data.table)
library(jsonlite)
df[, json := sapply(a, fromJSON)][, rbindlist(lapply(json, data.frame), fill=TRUE)]

#or if you need all the columns :
#df[, json := sapply(a, fromJSON)][,
#   c('tag_id', 'response_id') := rbindlist(lapply(json, data.frame), fill=TRUE)]

输出：

> df[, json := sapply(a, fromJSON)][, rbindlist(lapply(json, data.frame), fill=TRUE)]
   tag_id response_id
1:     34           2
2:      4           1
3:     34          NA

编辑：

此解决方案是在编辑带有附加请求的问题之后出现的

有很多方法可以做到这一点，但我发现最简单的方法是创建data.frame，如下所示：

df[, json := sapply(a, fromJSON)][, 
   rbindlist(lapply(json, function(x) data.frame(x)[-3]), fill=TRUE)]

#   tag_id response_id
#1:     34           2
#2:      4           1
#3:     34          NA

我稍微编辑了一下我的示例，因为我看到为了总结，我没有包括一些相关数据。我对json中的其他变量不感兴趣。。。他们中的许多人。回答得很好！尽管如此，该解决方案并不认为要忽略的变量的数量是高的，这意味着可以构建的数据帧可以是巨大的。有没有办法避免这种情况？可能会逐个添加相关的列？json列中的变量顺序是否有保证？即使将整个“json”列用作中间步骤，也需要大量内存。我知道我很挑剔，只是试图涵盖所有可能的问题。当我在stackoverflow上发布答案时，我不知道每个OP的R技能或水平。因此，为了适应大多数OP，我尝试尽可能明确。我只是提供了解决问题中特定任务的答案。为了说明问题，上面的答案分两步写。我发现很容易将中间步骤与下一步结合起来，以减少内存。基本上，只需在第二步中将
json
替换为
sapply（a，fromJSON）
。此外，我在上面使用了
data.frame（x）[-3]）
，但如果有1000列，则只需将
-3
替换为要保留的列名的字符向量即可。我想这很容易做到。首先，谢谢你的帮助。我为误解承担责任，因为我对这个问题所做的两次更新引起了混乱。其次，选择所需的列而不是消除不必要的列的想法是行不通的，因为在某些情况下，列2将不存在。“a”栏上的NA也不能让事情变得简单。如果我尝试用{}替换NA，后续步骤将忽略这些行。是的，你提到的简化很简单，只是想说明，如果可能的话，提高内存效率是很重要的。
df<-data.table(a=c('{"tag_id":"34","response_id":2}',
                   '{"trash":"34","useless":2}',                          
                   '{"tag_id":"4","response_id":1,"other":4}',
                   NA,
                   '{"response_id":"34"}', 
                   '{"tag_id":"34"}'),stringsAsFactors=F)

library(data.table)
library(jsonlite)
df[, json := sapply(a, fromJSON)][, rbindlist(lapply(json, data.frame), fill=TRUE)]

#or if you need all the columns :
#df[, json := sapply(a, fromJSON)][,
#   c('tag_id', 'response_id') := rbindlist(lapply(json, data.frame), fill=TRUE)]

> df[, json := sapply(a, fromJSON)][, rbindlist(lapply(json, data.frame), fill=TRUE)]
   tag_id response_id
1:     34           2
2:      4           1
3:     34          NA

df[, json := sapply(a, fromJSON)][, 
   rbindlist(lapply(json, function(x) data.frame(x)[-3]), fill=TRUE)]

#   tag_id response_id
#1:     34           2
#2:      4           1
#3:     34          NA