【发布时间】：2016-07-07 19:37:39
【问题描述】：
我正在寻找一个漂亮整洁的数据框，并使用 R 将其转换为深度嵌套的 JSON。到目前为止，我还没有找到任何其他直接解决此任务的资源 - 大多数似乎都在尝试将其转向另一个方向（取消嵌套 JSON）。
这是我开始使用的数据框的一个小虚拟版本。想象一下，对公司内的两个受众进行了一项调查，一个针对经理，另一个针对员工。调查有不同 ID 的不同问题集，但许多问题重叠，我想比较两组之间的回答。最终目标是生成一个 JSON，以匹配正确层次结构中两个调查的部分 ID、问题 ID 和选项 ID/文本。有些问题有需要进一步嵌套的子问题，这就是我很难做到的。
library(dplyr)
library(tidyr)
library(jsonlite)
dummyDF <- data_frame(sectionId = c(rep(1,9),rep(2,3)),
questionId = c(rep(1,3),rep(2,6),rep(3,3)),
subquestionId = c(rep(NA,3),rep("2a",3),rep("2b",3),rep(NA,3)),
deptManagerQId = c(rep("m1",3),rep("m2",3),rep("m3",3),rep("m4",3)),
deptEmployeeQId = c(rep("e1",3),rep("e3",3),rep("e4",3),rep("e7",3)),
optionId = rep(c(1,2,3),4),
text = rep(c("yes","neutral","no"),4))
这是我想要达到的最终结果：
theGoal <- fromJSON('{
"sections": [
{
"sectionId": "1",
"questions": [
{
"questionId": "1",
"deptManagerQId": "m1",
"deptEmployeeQId": "e1",
"options": [
{
"optionId": 1,
"text": "yes"
},
{
"optionId": 2,
"text": "neutral"
},
{
"optionId": 3,
"text": "no"
}
]
},
{
"questionId": "2",
"options": [
{
"optionId": 1,
"text": "yes"
},
{
"optionId": 2,
"text": "neutral"
},
{
"optionId": 3,
"text": "no"
}
],
"subquestions": [
{
"subquestionId": "2a",
"deptManagerQId": "m2",
"deptEmployeeQId": "e3"
},
{
"subquestionId": "2b",
"deptManagerQId": "m3",
"deptEmployeeQId": "e4"
}
]
},
{
"questionId": "3",
"deptManagerQId": "m4",
"deptEmployeeQId": "e7",
"options": [
{
"optionId": 1,
"text": "yes"
},
{
"optionId": 2,
"text": "neutral"
},
{
"optionId": 3,
"text": "no"
}
]
}
]
}
]
}')
以下是我尝试使用来自 tidyr 的 Nest 的几种方法，但最终要么只能让我走一部分路，要么抛出错误消息。
1
list1 <- dummyDF %>% nest(-sectionId, .key=questions) %>%
mutate(questions = lapply(seq_along(.$questions), function(x) nest(.$questions[[x]], optionId, text, .key = options))) %>%
list(sections = .)
2
nested1 <- dummyDF %>% nest(-sectionId, .key=questions) %>%
mutate(questions = lapply(seq_along(.$questions), function(x) nest(.$questions[[x]], optionId, text, .key = options)))
nested2 <- nested1 %>% mutate(questions = lapply(seq_along(.$questions), function(x) nest(.$questions[[x]], subquestionId, .key = subquestions)))
#Gives this error: cannot group column options, of class 'list'
3
list2 <- dummyDF %>% nest(-sectionId, .key=questions) %>%
mutate(questions = lapply(seq_along(.$questions),
function(x) {ifelse(is.na(.$questions[[x]]$subquestionId),
function(x) {.$questions[[x]] %>% select(-subquestionId) %>% nest(optionId, text, .key = options)},
function(x) {.$questions[[x]] %>% nest(subquestion_id, .key = subquestions)})})) %>%
list(sections = .)
#Gives this error: attempt to replicate an object of type 'closure'
任何想法将不胜感激。我对任何方法都持开放态度。我把这个问题带到了当地的 R 用户组聚会上，但无法提出任何解决方案，所以我在这里祈祷。我意识到 R 可能不是完成此任务的最佳工具，但它是我所知道的，所以我试一试。谢谢。
【问题讨论】：
-
为什么第2题没有deptManagerQId和deptEmployeeQId？
-
只有叶问题具有与之关联的 deptManagerQId 和 deptEmployeeQId。问题 2 只是一个父级，在调查数据中没有任何直接关联的响应，仅通过它的子级 2a 和 2b。