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パッケージ Rmongo を使用して、MongoDB からデータを取得しています。

library(Rmongo)

mongo <- mongoDbConnect("cmdbData", host="XX-MONGODB-02", port=27017)
data_users <- dbGetQuery(mongo, 'computers', '{}')

プルされたデータは次のようになります。

             update_bol      key      cData
1            delete          NA       "{ \"name\" : \"name1\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}"
2            update          NA       "{ \"name\" : \"name2\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}"
3            update          NA       "{ \"name\" : \"name3\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}"
4            update          NA       "{ \"name\" : \"null\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}"
5            update          NA       "{ \"name\" : \"name5\" , \"domain\" : \"zz.yy.dk\"}"
6            delete          NA       "{ \"name\" : \"name6\" , \"domain\" : \"zz.yy.dk\"}"

データフレームは、次を使用して手動で再作成できます。

data.frame(update_bol = c("delete", "update", "update", "update", "update", "delete"),
       key = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA), 
       cData = c("{ \"name\" : \"name1\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name2\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name3\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"null\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name5\" , \"domain\" : \"zz.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name6\" , \"domain\" : \"zz.yy.dk\"}"), stringsAsFactors = FALSE)

この出力が欲しい：

             name       domain
1            name1      xx.yy.dk
2            name2      xx.yy.dk
3            name3      xx.yy.dk
4            NULL       xx.yy.dk
5            name5      zz.yy.dk
6            name6      zz.yy.dk

dbGetQuery 関数から直接 cData 列を出力するためのより高度なクエリを作成しようとしましたが、MongoDB を初めて使用するため、適切なクエリが見つからないようです。

cData の形式は JSON のように見えるため、「jsonlite」パッケージを使用して列を抽出しようとしましたが、それも機能させることができませんでした。何か提案はありますか？

library(jsonlite)
library(tidyverse)

fromJSON(data_users$ciData[1]) %>% as.data.frame

Error in (function (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE,  : 
arguments imply differing number of rows: 1, 0
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これは最善のアプローチではないかもしれませんが、うまくいくでしょう。このアプローチでは、あなたが持っているデータを目的の形式に変換しています。

df<-data.frame(update_bol = c("delete", "update", "update", "update", "update", "delete"),
   key = c(NA, NA, NA, NA, NA, NA), 
   cData = c("{ \"name\" : \"name1\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name2\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name3\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"null\" , \"domain\" : \"xx.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name5\" , \"domain\" : \"zz.yy.dk\"}", "{ \"name\" : \"name6\" , \"domain\" : \"zz.yy.dk\"}"), stringsAsFactors = FALSE)

clean<-function(x){
cleand_x<-gsub(pattern = '[\\{\\}\\"]',replacement = "",x = df$cData,fixed=F)
cleand_x<-strsplit(cleand_x,split = " ")
final<-sapply(cleand_x,function(t)
{
    c(name=t[[4]],domain=t[[8]])
},simplify = T)
return(as.data.frame(t(final)))
}

clean(df)

出力

name   domain
1 name1 xx.yy.dk
2 name2 xx.yy.dk
3 name3 xx.yy.dk
4 name4 xx.yy.dk 
5 name5 zz.yy.dk
6 name6 zz.yy.dk
于 2017-05-19T09:02:47.950 に答える