私は、ネストされたJSONリストを解析するにはR.
でJSONを解析するためjsonliteを使用することを好む、あなたはlapply内fromJSON通話を行うことができます。
jsonlite::fromJSONは、結果を簡略化しようとしています。しかし、JSONはネストされたデータ構造を扱うように設計されているので、リストのdata.frameが返されることが多いので、リストのどの要素を知り、それを抽出する必要があります。data.frame例えば
library(RDSTK)
library(jsonlite)
js <- coordinates2politics(Coords$Latitude, Coords$Longitude)
lst <- lapply(js, jsonlite::fromJSON)
lst[[1]]$politics
# type friendly_type name code
# 1 admin2 country Canada can
# 2 admin4 state Ontario ca08
# 3 constituency constituency Hamilton Centre 35031
# 4 constituency constituency Burlington 35010
# 5 constituency constituency Hamilton East-Stoney Creek 35032
data.frameを取得するには、あなたが望む要素を抽出し、その後do.call(..., rbind)、または私の好みのいずれかで完全にそれを置くために、別のlapplyを構築することができdata.table::rbindlist(...)
であります
lst_result <- lapply(lst, function(x){
df <- x$politics[[1]]
df$lat <- x$location$latitude
df$lon <- x$location$longitude
return(df)
})
data.table::rbindlist(lst_result)
# type friendly_type name code lat lon
# 1: admin2 country Canada can 43.30528 -79.80306
# 2: admin4 state Ontario ca08 43.30528 -79.80306
# 3: constituency constituency Hamilton Centre 35031 43.30528 -79.80306
# 4: constituency constituency Burlington 35010 43.30528 -79.80306
# 5: constituency constituency Hamilton East-Stoney Creek 35032 43.30528 -79.80306
# 6: admin2 country Canada can 46.08333 -82.41667
# 7: admin4 state Ontario ca08 46.08333 -82.41667
また、各緯度/経度の詳細については、GoogleのAPIをlibrary(googleway)（免責事項：私はgooglewayと書いておきます）を使用して、緯度/経度のジオコードを逆にすることもできます。このため
あなたはまた、Googleの2500の制限によって制限される有効なGoogle APIキー（あなたが支払わない限り、一日あたり2,500リクエストに制限されている）library(ggmap)て
library(googleway)
key <- "your_api_key"
lst <- apply(Coords, 1, function(x){
google_reverse_geocode(location = c(x["Latitude"], x["Longitude"]),
key = key)
})
lst[[1]]$results$address_components
# [[1]]
# long_name short_name types
# 1 Burlington Bay James N. Allan Skyway Burlington Bay James N. Allan Skyway route
# 2 Burlington Burlington locality, political
# 3 Halton Regional Municipality Halton Regional Municipality administrative_area_level_2, political
# 4 Ontario ON administrative_area_level_1, political
# 5 Canada CA country, political
# 6 L7S L7S postal_code, postal_code_prefix
あるいは同様に、必要があります。
library(ggmap)
apply(Coords, 1, function(x){
revgeocode(c(x["Longitude"], x["Latitude"]))
})
# 1
# "Burlington Bay James N. Allan Skyway, Burlington, ON L7S, Canada"
# 2
# "308 Brennan Harbour Rd, Spanish, ON P0P 2A0, Canada"
# 3
# "724 Harris Ave, San Diego, CA 92154, USA"
# 4
# "30 Cherry St, Chinook, WA 98614, USA"
# 5
# "St James Township, MI, USA"
# 6
# "US-101, Chinook, WA 98614, USA"
# 7
# "2413 II Rd, Garden, MI 49835, USA"
# 8
# "2413 II Rd, Garden, MI 49835, USA"
# 9
# "8925 S Shore Rd, Stella, ON K0H 2S0, Canada"
# 10
# "Charlevoix County, MI, USA"
[Parse JSON with R]の複製が可能です（http://stackoverflow.com/questions/2061897/parse-json-with-r） – alistaire
@alistaire投稿を読んでいますが、それは私の問題を解決しません！申し訳ありませんが、前者の場合は、私が言ったように、私はJSONの出力とリストを扱うことに新しいです。 –