CSV подгонянному преобразования формата JSON в R

Question

Я хочу, чтобы преобразовать следующий файл данных в формат JSON

House space type  ID less than 18 18 to 23 Greather than 23 
1 Livingroom Temperature 1 0    29.44004742 70.55995258 
1 Hallway  temperature 1 14.59211237 61.59805511 23.80983252 
1 Bedroom  temperature 1 1.683093749 60.63394348 37.68296277 
2 Livingroom Temperature 2 17.16494111 49.53457447 33.30048442 
2 Hallway  temperature 2 36.3833926 49.56992189 14.04668551 
2 Bedroom  temperature 2 39.74861892 53.78744108 6.463939993 

формат JSON должен быть, как этот

'[ 
    { 
     "id":"house_1", 
     "condition": 
      [ 
       { 
        "type":"temperature", 
        "segment":{"Less than 18":20, "18-25":30 , "Greater than 25":10}, 
        "unit":"day", 
        "space":"livingroom" 
       }, 
       { 
        "type":"temperature", 
        "segment":{"Less Lan 18":20, "18-25":30 , "Greater than 25":10}, 
        "unit":"day", 
        "space":"hallway" 
       }, 
       { 
        "type":"temperature", 
        "segment":{"Less Lan 18":20, "18-25":30 , "Greater than 25":10}, 
        "unit":"day", 
        "space":"bedroom" 
       }, 

] 
    }, 

{ 
     "id":"house_2", 
     "condition": 
      [ 
       { 
        "type":"temperature", 
        "segment":{"Less Lan 18":20, "18-25":30 , "Greater than 25":10}, 
        "unit":"day" 
       }, 

.... и так далее

Я пробовал различные варианты whith reshape, jsonlite, RJSONIO, но не смог получить требуемые результаты. , например.

library(rjson) 
library(reshape2) 

mm <- melt(newdata) 

y <- melt(data, id.vars=c("ID", "type", "space"), measure.vars=c("less.than.18", "X18.to.23", "Greather.than.23"), variable.name="Segment", 
      value.name="percentage") 

ss <- split(y, y$ID) 
exportJson <- toJSON(ss) 
exportJson 

Другой вариант:

library(RJSONIO) 

modified <- list(
    traits = colnames(data), 
    Conditions = unname(apply(data, 1, function(x) as.data.frame(t(x)))) 
) 
cat(toJSON(modified)) 

Любые предложения, пожалуйста?

Answer 1

Не относитесь к нему как к операции по уборке/обработке данных, рассматривайте его как проблему с шаблонами. Это повторяется над каждым домом и заполняет строку шаблона JSON.

ПРИМЕЧАНИЕ: Я сознательно прекратил использование внешних матричных скобок, так как это должно поощрять чтение/анализ кода, а просто вырезать/вставить этот ответ.

dat <- read.table(text="House space type  ID less.than.18 18.to.23 Greather.than.23 
1 Livingroom Temperature 1 0    29.44004742 70.55995258 
1 Hallway  temperature 1 14.59211237 61.59805511 23.80983252 
1 Bedroom  temperature 1 1.683093749 60.63394348 37.68296277 
2 Livingroom Temperature 2 17.16494111 49.53457447 33.30048442 
2 Hallway  temperature 2 36.3833926 49.56992189 14.04668551 
2 Bedroom  temperature 2 39.74861892 53.78744108 6.463939993", 
        header=TRUE) 

by(dat, list(dat$House), function(x) { 

    outer_template <- ' { 
    "id":"House_%s", 
    "condition": 
     [ 
%s 
     ] 
    }' 

    inner_template <- '  { "type":"%s", 
      "segment":{"Less than 18":%s, "18-25":%s , "Greater than 25":%s}, 
      "unit":"day", 
      "space":"%s" 
     }' 

    condition <- paste0(apply(x, 1, function(y) { 
    sprintf(inner_template, 
      tolower(y["type"]), y["less.than.18"], y["X18.to.23"], 
      y["Greather.than.23"], tolower(y["space"])) 
    }), collapse=",\n") 

    sprintf(outer_template, x$House[1], condition) 

}) -> houses 

house_json <- paste0(houses, collapse=",\n") 
cat(house_json) 

    { 
    "id":"House_1", 
    "condition": 
     [ 
     { "type":"temperature", 
      "segment":{"Less than 18": 0.000000, "18-25":29.44005 , "Greater than 25":70.55995}, 
      "unit":"day", 
      "space":"livingroom" 
     }, 
     { "type":"temperature", 
      "segment":{"Less than 18":14.592112, "18-25":61.59806 , "Greater than 25":23.80983}, 
      "unit":"day", 
      "space":"hallway" 
     }, 
     { "type":"temperature", 
      "segment":{"Less than 18": 1.683094, "18-25":60.63394 , "Greater than 25":37.68296}, 
      "unit":"day", 
      "space":"bedroom" 
     } 
     ] 
    }, 
    { 
    "id":"House_2", 
    "condition": 
     [ 
     { "type":"temperature", 
      "segment":{"Less than 18":17.16494, "18-25":49.53457 , "Greater than 25":33.30048}, 
      "unit":"day", 
      "space":"livingroom" 
     }, 
     { "type":"temperature", 
      "segment":{"Less than 18":36.38339, "18-25":49.56992 , "Greater than 25":14.04669}, 
      "unit":"day", 
      "space":"hallway" 
     }, 
     { "type":"temperature", 
      "segment":{"Less than 18":39.74862, "18-25":53.78744 , "Greater than 25": 6.46394}, 
      "unit":"day", 
      "space":"bedroom" 
     } 
     ] 
    }