使用jsonlite实现多级嵌套列表和R中的NASA API

使用美国宇航局的API检索火星天气信息，我检索了一个列表。 在python中，pandas在格式化数据方面做得很好；但是，我必须用R编写API

这就是R中数据的结构，即使在使用jsonlite的

fromJSON（x，flant=TRUE）

函数之后也是如此

我想把原始数据组织成熊猫表

以下是我的API代码：

library(httr)
library(jsonlite)
req <- "https://api.nasa.gov/insight_weather/?api_key=&feedtype=json&ver=1.0"
response <-  GET(req)
response <- content(response, as="text") 
mars <- fromJSON(response, flatten = TRUE)

库（httr）
图书馆（jsonlite）
req从API查询返回的信息比表截图显示的要多，但我只关注返回与示例结构类似的表。如果您想要额外的信息，如风向，这是一个不同的结构，可能更容易单独解析和合并

library(jsonlite)
library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)

req <- "https://api.nasa.gov/insight_weather/?api_key=DEMO_KEY&feedtype=json&ver=1.0"
mars <- fromJSON(req)

map(mars[1:7], ~unlist(.x[1:6]) %>%
      bind_rows) %>%
  bind_rows(.id = "day") %>%
  pivot_longer(cols = grep("\\.", names(.)), names_sep = "\\.", names_to = c(".value", "var"))

# A tibble: 28 x 8
   day   First_UTC            Last_UTC             Season var   AT       HWS    PRE     
   <chr> <chr>                <chr>                <chr>  <chr> <chr>    <chr>  <chr>   
 1 402   2020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z summer av    -65.475  5.364  637.752 
 2 402   2020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z summer ct    178174   79226  89083   
 3 402   2020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z summer mn    -100.044 0.236  618.015 
 4 402   2020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z summer mx    -16.815  21.146 653.7326
 5 403   2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z summer av    -62.449  5.683  636.87  
 6 403   2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z summer ct    211897   95539  105800  
 7 403   2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z summer mn    -101.272 0.205  618.1757
 8 403   2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z summer mx    -16.931  20.986 653.4973
 9 404   2020-01-15T07:44:09Z 2020-01-16T08:23:44Z summer av    -63.622  5.303  636.148 
10 404   2020-01-15T07:44:09Z 2020-01-16T08:23:44Z summer ct    293286   132690 158958
# … with 18 more rows

library（jsonlite）
图书馆（purrr）
图书馆（dplyr）
图书馆（tidyr）
需求%
绑定行（.id=“day”）%>%
pivot\u更长（cols=grep（“\\”，names（.），names\u sep=“\\”，names\u to=c（“.value”，“var”））
#A tibble:28 x 8
第一天协调世界时最后一天协调世界时HWS前的季节变量
1402 2020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z夏季av-65.475.364 637.752
2 402 2020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z夏季ct 178174 79226 89083
3 402 2020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z夏季明尼苏达州-100.044 0.236 618.015
42020-01-13T06:24:59Z 2020-01-14T07:04:33Z夏季mx-16.81521.146 653.7326
5403 2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z夏季av-62.449 5.683 636.87
6403 2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z夏季ct 211897 95539 105800
7 403 2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z夏季明尼苏达州-101.2720.205 618.1757
8403 2020-01-14T07:04:34Z 2020-01-15T07:44:08Z夏季mx-16.93120.986 653.4973
9404 2020-01-15T07:44:09Z 2020-01-16T08:23:44Z夏季av-63.622 5.303 636.148
10404 2020-01-15T07:44:09Z 2020-01-16T08:23:44Z夏季ct 293286 132690 158958
#…还有18排
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