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各JSONオブジェクトがデータフレームのサブセットであるデータフレームからJSON配列オブジェクトを取得しようとしています

> x <- 1:5  
> y <-c('a','b','c','d','e')  
> z <-c(1,1,1,2,2)  
> df <-data.frame(x,y,z)  
> df  
    x y z  
  1 1 a 1  
  2 2 b 1  
  3 3 c 1  
  4 4 d 2  
  5 5 e 2  
> rjson::toJSON(df)  
[1] "{\"x\":[1,2,3,4,5],\"y\":[\"a\",\"b\",\"c\",\"d\",\"e\"],\"z\":[1,1,1,2,2]}"  
> df1 = toJSONArray2(na.omit(df), json = F, names = F)  
> rjson::toJSON(df1)  
[1] "[[1,\"a\",1],[2,\"b\",1],[3,\"c\",1],[4,\"d\",2],[5,\"e\",2]]"

私が必要とする出力は

[ [ [1,a],[2,b],[3,c] ],[ [4,d],[5,e] ] ]

以下の方法では、期待どおりにデータフレームのリストを取得できますが、必要な json 出力を取得できません。 

> x <- foreach(i=1:2) %do% { subset(df,df$z==i)[c(1,2)]}  
> x  
 [[1]]   
   x y  
 1 1 a  
 2 2 b  
 3 3 c  

 [[2]]
   x y
 4 4 d
 5 5 e

解決策を見つけました。 

> x <- foreach(i=1:2) %do% {
   tmp <-subset(df,df$z==i)[c(1,2)]  
   toJSONArray2(na.omit(tmp), json = F, names = F)  
   }
> rjson::toJSON(x)

非常に遅い toJSONArray2 を使用しない実装が必要です

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2 に答える 2

5

のtoJSONArray2関数は、rCharts主に の使用が原因で遅くなりますRJSONIO。を使用してより高速な実装に更新中ですrjson。これが私がこれまでに持っているものです。orientから引数のアイデアを借りましたpandas。

to_json = function(df, orient = "columns", json = T){
  dl = as.list(df)
  dl = switch(orient, 
    columns = dl,
    records = do.call('zip_vectors_', dl),
    values = do.call('zip_vectors_', setNames(dl, NULL))
  )
  if (json){
    dl = rjson::toJSON(dl)
  }
  return(dl)
}

zip_vectors_ = function(..., names = F){
  x = list(...)
  y = lapply(seq_along(x[[1]]), function(i) lapply(x, pluck_(i)))
  if (names) names(y) = seq_along(y)
  return(y)
}

pluck_ = function (element){
  function(x) x[[element]]
}

to_json以下の例は、が よりも 20 倍高速であることを示しています。そのtoJSONArray2ほとんどは、rjsonではなくを使用しているためRJSONIOです。

N = 10^3

df <- data.frame(
  x = rpois(N, 10),
  y = sample(LETTERS, N, replace = T),
  z = rpois(N, 5)
)

library(microbenchmark)
autoplot(microbenchmark(
  to_json(df, orient = "values", json = T),
  toJSONArray2(df, names = F),
  times = 5
))

ここに画像の説明を入力

dplyr更新：あなたの質問を注意深く読んだところ、とを使用することでさらにスピードアップできることに気付きましたto_json

library(dplyr)

dfl = df %.%
  group_by(z) %.%
  do(function(x){
    to_json(x[-3], orient = 'values', json = F)  
  })
于 2014-03-21T15:49:48.070 に答える
2

答えようとしている他の人のために、toJSONArray[2]機能はrChartsパッケージに含まれています。sapplyあなたのソリューションはかなりコンパクトですが、 andを使用してループを解除して少し締めることができますsplit。

library(rjson)
library(rCharts)

x <- 1:5  
y <- c('a', 'b' ,'c' ,'d' ,'e')  
z <- c(1, 1, 1, 2, 2)  

df <- data.frame(x, y, z) 

toJSON(df)

out <- toJSONArray(sapply(split(df[,1:2], df$z), function(x) {
  toJSONArray2(x, names=FALSE, json = FALSE)
}))

# doing gsub only for SO example output
cat(gsub("\\n", "", out))

## [ [ [ 1,"a" ],[ 2,"b" ],[ 3,"c" ] ],[ [ 4,"d" ],[ 5,"e" ] ] ]

toJSONArray[2]()リクエスタごとに、 の関数の実装を見てみましょうrCharts。

toJSONArray <- function(obj, json = TRUE, nonames = TRUE){
  list2keyval <- function(l){
    keys = names(l)
    lapply(keys, function(key){
      list(key = key, values = l[[key]])
    })
  }
  obj2list <- function(df){
    l = plyr::alply(df, 1, as.list)
    if(nonames){ names(l) = NULL }
    return(l)
  }
  if (json){
    toJSON(obj2list(obj))
  } else {
    obj2list(obj)
  }
}

toJSONArray2 <- function(obj, json = TRUE, names = TRUE, ...){
  value = lapply(1:nrow(obj), function(i) {
    res <- as.list(obj[i, ])
    if (!names) names(res) <- NULL  # remove names (e.g. {x = 1, y = 2} => {1, 2})
    return(res)
  })
  if (json){
    return(toJSON(value, .withNames = F, ...))
  } else {
    names(value) <- NULL;
    return(value)
  }
}

これらの関数はかなり最適化されていますが、toJSONArray2基本的にapply関数の 1 つをforループとして使用しているため、必要に応じて JSON を自己エンコードする方が良いかどうかを見てみましょう。以下はあなたにとってより速いかもしれませんが、プロダクションコードのためにもう少し微調整する必要があります（そして、整数の引用符を外す必要がある場合）：

out <- sapply(split(df[,1:2], df$z), function(x) {
  out.2 <- apply(x, 1, function(y) {
    return(paste0(toJSON(unlist(as.list(y)), .withNames = FALSE), sep=",", collapse=""))
  })
  out.2 <- paste(out.2, sep=", ", collapse=" ")
  out.2 <- gsub(",$", "", out.2)
  return(sprintf("[ %s ], ", out.2))
})

cat(sprintf("[ %s ]", gsub(", $", "", paste(unlist(out), collapse=""))))
## [ [ [ "1", "a" ], [ "2", "b" ], [ "3", "c" ] ], [ [ "4", "d" ], [ "5", "e" ] ] ]

実装と同様のパターンをいくつか共有していrChartsますが、要素分割されたデータ フレームの行を必要な形式に平手打ちすることに完全に焦点を当てています。

于 2014-03-20T10:51:20.793 に答える