将 R 数据帧转换为 JSON，同时将每一行分成一个新的 JSON 对象

Question

我有一个 R 数据框，我想将其转换为 JSON，但我想将每一行插入到名为“traits”的新 JSON 对象中。我尝试将特征列作为第一列并将新数据框转换为 JSON，但这不会产生正确的输出。我还尝试将“特征”：{ 对象附加到每个转换的 JSON 输出，但这也失败了。我正在尝试在数据框内工作，然后将其转换为 JSON，因为 toJSON 会在括号 [] 中生成一个列表，我也无法绕过它。我正在使用 jsonlite

color = c('red','blue','green')
fruit = c('apple','orange','grape')
animal = c('cat','dog','chicken')
df<- data.frame(color, fruit, animal)
toJSON(df, pretty= TRUE)

我希望它看起来像这样：

[
  { "traits": {
      "color": "red",
      "fruit": "apple",
      "animal": "cat"
  }
    },

Answer 1

这是一种方法：

L <- list(list(traits = as.list(df[1,])), 
          list(traits = as.list(df[2,])),
          list(traits = as.list(df[3,])))

---

> toJSON(L, pretty = TRUE, auto_unbox = TRUE)
[
  {
    "traits": {
      "color": "red",
      "fruit": "apple",
      "animal": "cat"
    }
  },
  {
    "traits": {
      "color": "blue",
      "fruit": "orange",
      "animal": "dog"
    }
  },
  {
    "traits": {
      "color": "green",
      "fruit": "grape",
      "animal": "chicken"
    }
  }
] 

要获取此列表L，您可以这样做

L <- apply(df, 1, function(x) list(traits = as.list(x)))

另一种方式是：

df2 <- purrr::transpose(lapply(df, function(x) as.character(x)))
L <- lapply(df2, function(x) list(traits = x))

或

df <- data.frame(color, fruit, animal, stringsAsFactors = FALSE)
L <- lapply(purrr::transpose(df), function(x) list(traits = x))