由于分析的数据格式为JSON格式，既占空间，而且分析时也非常的不方便，所以，我们需要对JSON格式 的数据进行解析，使其符合R语言分析所需要的数据格式，如data.frame,list等。 在R语言的包库中，已经有人对JSON格式的解析做了完整的包jsonlite，这极大地减轻了分析人员的工作压力。 jsonlite包中有以下几个函数:
1.flatten
其中flatten函数是用来处理JSON中含有内嵌表格的情况，这种JSON文件解析为data.frame时，会在data.frame中 的某一列或多个列中另外包含一个data.frame。flatten函数可以将这种data.frame转换为一个2维的列表结构。通俗 点讲，就是讲内嵌表格的属性作为外置大表格的属性，组成一个维数变大了的表格。例如 上图的x表格，stats为一个内嵌表格，具有3个属性。 经过flatten（x）函数转化后，变为一个表格
2.prettify，minify
prettify是一个美化函数，对json密集的json格式，通过增加空白，对格式进行标准化，这样我们在观察json数据时会比较方便。 minify是一个压缩函数，与prettify做的事情正好相反。 这两个函数使用都非常简单，仅需要一个JSON对象即可，可以从toJSON函数获得 3、rbind.pages 这是一个合并函数，根据官方文档的说法，它可以将多个data.frame合并为1个data.frame。 这个函数非常智能，可以自动识别多个data.frame的属性是否相同，若相同，则按行合并，若不同，则将相同的地方按行合并，不同的属性按列合并 例如：
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x <- data.frame(foo = rnorm(3), bar = c(TRUE, FALSE, TRUE))
y <- data.frame(foo = rnorm(2), bar = c("blue", "red"))
rbind.pages(list(x, y)) |
直接按行合并了。
1 2 3 |
x <- data.frame(foo = rnorm(3), bar = c(TRUE, FALSE, TRUE))
y <- data.frame(foo = rnorm(2), col = c("blue", "red"))
rbind.pages(list(x, y)) |
对foo按行合并了，而col属性是按照列合并的，没有的部分用NA代替。
4.serializeJSON
将一个R的对象序列化为一个JSON数据集。
5.stream_in，stream_out
利用流文件来处理JSON格式的数据解析任务。这种方法可以针对数据量非常大的情况。 stream_in(con, handler, pagesize = 500, verbose = TRUE, …) 其中con为一个连接对象，可以是一个网络ur，也可以是一个文件路径 handler是一个自定义函数，pagesize用来指定我们从文件中要读取的文件行数。 verbose=T，设置是否打印出处理行数 stream_out(x, con = stdout(), pagesize = 500, verbose = TRUE, …) x为一个需要输出为json数据集的对象，目前只支持data.frame
6.toJSON，fromJSON
与stream_in和stream_out的功能类似，toJSON是转化为JSON格式，fromJSON是将JSON格式数据集转化为 R中的格式，一般为list. 具体使用方法可以查帮助文档。 其中fromJSON在读取多行JSON数据时会报错，只能单行读取数据。
总结
进行JSON格式数据解析时，没有特殊要求，建议使用stream_in函数。如果希望按照自己的想法来解析，可以使用fromJSON按行解析，然后对字符串按照自己的想法处理，如加密，解密等。