JSON 文件中的 "NA" 转换为 NA 逻辑

Question

我有 json 个包含国家/地区数据的文件。其中一个文件具有以下数据：

"[{\"count\":1,\"subject\":{\"name\":\"Namibia\",\"alpha2\":\"NA\"}}]"

我有以下代码使用 jsonlite 包将 json 转换为 data.frame：

df = as.data.frame(fromJSON(jsonfile), flatten=TRUE))

我期待 data.frame 包含数字和字符串：

count subject.name subject.alpha2
1      Namibia             "NA"

相反，NA alpha2 代码被自动转换为 NA 逻辑，这就是我得到的：

str(df)
$ count         : int 1
$ subject.name  : chr "Namibia"
$ subject.alpha2: logi NA

我希望 alpha2 是一个字符串，而不是逻辑。我该如何解决这个问题？

Answer 1

fromJSON 的特定实现（以及三个不同的函数名称的包）有一个 simplifyVector 参数，它似乎阻止了 corecion：

 require(jsonlite)

> as.data.frame( fromJSON(test, simplifyVector=FALSE ) )
  count subject.name subject.alpha2
1     1      Namibia             NA
> str( as.data.frame( fromJSON(test, simplifyVector=FALSE ) ) )
'data.frame':   1 obs. of  3 variables:
 $ count         : int 1
 $ subject.name  : Factor w/ 1 level "Namibia": 1
 $ subject.alpha2: Factor w/ 1 level "NA": 1
> str( as.data.frame( fromJSON(test, simplifyVector=FALSE ) ,stringsAsFactors=FALSE) )
'data.frame':   1 obs. of  3 variables:
 $ count         : int 1
 $ subject.name  : chr "Namibia"
 $ subject.alpha2: chr "NA"

我尝试查看该选项是否适用于 flatten 参数，但很失望：

> str(  fromJSON(test, simplifyVector=FALSE, flatten=TRUE) )
List of 1
 $ :List of 2
  ..$ count  : int 1
  ..$ subject:List of 2
  .. ..$ name  : chr "Namibia"
  .. ..$ alpha2: chr "NA"

Answer 2

接受的答案没有解决我的用例。然而，rjson::fromJSON 自然而然地做到了这一点，令我惊讶的是，我的数据速度提高了 10 倍。

JSON 文件中的 "NA" 转换为 NA 逻辑

"NA" in JSON file translates to NA logical

json

r

dataframe

jsonlite