遍歷R中的值

Question

我是R的新手，在遍歷值時遇到一些麻煩。

對於上下文：隨着時間的推移，我有60個人的數據，每個人的文件夾中都有自己的數據集（我收到的ID為#s 00:59的數據）。 對於每個人，我需要2個值-給出的響應時間和圖片響應（數字1-16）。 我需要將每個人的數據從寬格式轉換為長格式，然后最終將所有數據集附加在一起。

我的問題是我在編寫一個將為每個人（即每個數據集）執行此操作的循環時遇到麻煩。 這是我到目前為止的代碼：

pam[x] <- fromJSON(file = "PAM_u[x].json")
pam[x]df <- as.data.frame(pam[x])

#Creating long dataframe for times
pam[x]_long_times <- gather(
select(pam[x]df, starts_with("resp")),
key = "time",
value = "resp_times"
)

#Creating long dataframe for pic_nums (affect response)
pam[x]_long_pics <- gather(
select(pam[x]df, starts_with("pic")),
key = "picture",
value = "pic_num"
)

#Combining the two long dataframes so that I have one df per person
pam[x]_long_fin <- bind_cols(pam[x]_long_times, pam[x]_long_pics) %>%
select(resp_times, pic_num) %>%
add_column(id = [x], .before = 1)

如果將上述代碼中的[x]替換為一個人的ID＃（例如00），該代碼將運行並為我提供該人想要的數據框。 關於如何執行此操作的任何建議，以便我可以完成全部60個人的工作？

謝謝！

編輯因此，使用library(jsonlite)而不是library(rjson)以我需要的格式設置文件，而無需執行所有操作。 感謝所有人的答復，但是解決方案顯然比我想象的要容易得多。

Answer 1

我不知道您的json文件的結構。 如果您不在json文件之類的同一個文件夾中，請嘗試以下操作：

library(jsonlite)

# setup - read files
json_folder <- "U:/test/" #adjust you folder here
files <- list.files(path = paste0(json_folder), pattern = "\\.json$")

# import data
pam <- NULL
pam_df <- NULL
for (i in seq_along(files)) {
    pam[[i]] <- fromJSON(file = files[i])
    pam_df[[i]] <- as.data.frame(pam[[i]])
}

在這里，您通常會讀取該文件夾中的所有json文件，並構建一個長度為60的向量。然后，沿着該向量排序並讀取所有文件。 我假設最后可以執行bind_rows或在for循環中添加代碼。 但是請記住在循環開始之前將數據幀設置為NULL ，例如pam_long_pics <- NULL

希望有幫助嗎？ 讓我知道。

Answer 2

遵循以下思路可以起作用：

#library("tidyverse")
#library("jsonlite")
file_list <- list.files(pattern = "*.json", full.names = TRUE)

Data_raw <- tibble(File_name = file_list) %>%
  mutate(File_contents = map(File_name, fromJSON)) %>% # This should result in a nested tibble
  mutate(File_contents = map(File_contents, as_tibble))    

Data_raw %>%
  mutate(Long_times = map(File_contents, ~ gather(key = "time", value = "resp_times", starts_with("resp"))), 
         Long_pics = map(File_contents, ~ gather(key = "picture", value = "pic_num", starts_with("pic")))) %>%
  unnest(Long_times, Long_pics) %>%
  select(File_name, resp_times, pic_num)

編輯 ：在讀取JSON文件后，您可能需要也可能不需要包含as_tibble() ，具體取決於您的數據外觀。