使用lapply或循環JSON解析文本來計算平均值

我有一個多層列表（已解析文本）的json文件。埋在名單中，有一層包括我需要平均的幾個計算。我有代碼爲每條線單獨執行此操作，但這不是非常有效。使用lapply或循環JSON解析文本來計算平均值

平均值（json_usage $ usage_history [[1]]使用$ [[1]] $電梯）

這將返回在列表中的第一行的提升層的數目的平均值。如前所述，當您有一個包含多行的數據集時，這樣做效率不高。不幸的是，在整個數據集中使用loop或lapply來做這件事，我還沒有取得太大的成功。

這是當我嘗試在for循環會發生什麼：

for(i in json_usage$usage_history[[i]]$used[[1]]$lift){ 
json_usage$mean_lift <- mean(json_usage$usage_history[[i]]$used[[1]]$lift) 
} 
Error in json_usage$affinity_usage_history[[i]] : 
    subscript out of bounds

這是發生了什麼，爲什麼我嘗試lapply：

mean_lift <- lapply(lift_list, mean(lift_list$used$lift)) 
Error in match.fun(FUN) : 
'mean(lift_list$used$lift)' is not a function, character or symbol 
In addition: Warning message: 
In mean.default(lift_list$used$lift) : 
    argument is not numeric or logical: returning NA

我是新來的R，所以我知道我可能做錯了，但我還沒有找到任何我想要做的事例。我正在用盡想法，越來越沮喪。請幫忙！

謝謝！

來源

2017-06-14 Dr_C

你能分享的最小數據集或數據的來源？看到這裏的幫助https://stackoverflow.com/questions/5963269/how-to-make-a-great-r-reproducible-example – Phil

@菲爾不幸的是，它包含專有和可識別的客戶信息，包括名單我正在嘗試與之合作。如果我更改了每個名稱和標籤，它可能會將數據集更改爲不可用狀態。 –

jsonlite軟件包有一個非常有用的功能，稱爲flatten，您可以將解析JSON數據時通常出現的嵌套列表轉換爲更具用途的數據框。這應該會使您更簡單地進行所需的計算。

文檔是在這裏：https://cran.r-project.org/web/packages/jsonlite/jsonlite.pdf

的答案，一個模糊的類似的問題，我問（雖然我的問題是使用JSON結果中NA數據），在這裏看到：Converting nested list with missing values to data frame in R

來源

2017-06-14 17:20:12

謝謝你的建議，但是當json被讀入R時它變平了。之後的所有事情我都陷入了困境。 –

使用lapply或循環JSON解析文本來計算平均值

回答

相關問題