Je suis assez nouveau à R, mais plus de l'utiliser, plus je vois comment puissant il est vraiment plus de SAS ou SPSS. Juste l'un des avantages importants, tels que je les vois, c'est la capacité d'obtenir et d'analyser des données à partir du web. J'imagine que c'est possible (et peut-être même simple), mais je suis à la recherche pour analyser les données JSON qui est disponible publiquement sur le web. Je ne suis pas programmeur par un tronçon, de sorte que toute aide et d'instructions, vous pouvez fournir serait grandement apprécié. Même si vous me pointer à un travail de base exemple, je ne pourrais probablement de travailler à travers elle.
Réponses
Trop de publicités?RJSONIO de Omegahat est un autre paquet qui fournit l'équipement pour la lecture et l'écriture des données au format JSON.
rjson ne pas utiliser S4/S3 méthodes et n'est donc pas facilement extensible, mais toujours utile. Malheureusement, il n'est pas utilisé vectorisé opérations et donc, est trop lent pour les non-trivial de données. De même, pour la lecture des données JSON dans R, il est un peu lent et n'a donc pas d'échelle pour les données de grande taille, que ce soit un problème.
Mise à jour (nouveau Package 2013-12-03):
jsonlite: Ce package est un fork de l' RJSONIO
package. Il s'appuie sur l'analyseur d' RJSONIO
, mais met en œuvre un mapping entre les objets R et de chaînes JSON. Le code C dans ce package est la plupart du temps à partir de l' RJSONIO
Package, la R code a été réécrit à partir de zéro. En plus de la baisse-dans le remplacement pour fromJSON
et toJSON
, le paquet a des fonctions pour sérialiser des objets. En outre, le package contient un grand nombre de tests unitaires pour s'assurer que tous les cas de bord sont codées et décodées de manière cohérente pour l'utilisation avec des données dynamiques dans les systèmes et les applications.
rjson: JSON pour R
Convertit l'objet R en objets JSON et inversementhttp://cran.r-project.org/web/packages/rjson/index.html
Voir aussi: http://json.org/
Pour mémoire, rjson et RJSONIO changent le type de fichier, mais ils ne sont pas vraiment analysés en tant que tels. Par exemple, je reçois de très mauvaises données MongoDB au format JSON, les convertis avec RJSON ou RJSONIO, puis utilise unlist et des tonnes de corrections manuelles pour les analyser dans une matrice utilisable.