在R中解压jsonlite返回值可以使用以下步骤:
install.packages("jsonlite")
library(jsonlite)
data <- fromJSON(response)
注意:jsonlite包提供了许多其他功能,例如将R对象转换为JSON字符串等。您可以查阅jsonlite包的官方文档以了解更多详细信息。
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json格式数据作为如今越来越流行的数据交换格式,几乎已经成为web端数据交互的标准,主流的数据科学语言R,Python都中都有非常完善的半结构化数据与json数据进行通讯。本篇文章将会通过简单案例介绍R语言与Python中与json数据进行序列化与反序列化的常用函数。 json的数据以键值对形式存在,在R语言中,符合此标准的就是基础数据对象中的list(严格来说,R语言中所有数据对象都可以表示为list,但是可以保存递归结构只有list一种)。 在R语言中,涉及到json数据处理的,主要是list转换为
本文由CDA作者库成员HarryZhu原创,并授权发布。 CDA作者库凝聚原创力量,只做更有价值的分享。 介绍 现代化数据科学中的 DataFrame 概念源起R语言,而 Python Pandas
本篇内容不涉及任何R语言或者Python代码实现,仅从异步加载的逻辑实现过程以及浏览器抓包分析的角度来给大家分享一下个人近期学习爬虫的一些心得。 涉及到的工具有Chrome浏览器(开发者工具)、postman(一款非常优秀的Chrome网络请求构造工具,你可以在Chrome浏览器在线商店里搜到,也可以下载桌面版)。 1、异步加载概念及实现过程 2、浏览器抓包分析一般流程 异步加载的英文简称是ajax,即“Asynchronous Javascript And XML”(异步JavaScript和XML)是指
虽然在[[117-R工具指南23-利用vscode进行R的远程开发,并打通conda环境]] 中,可以通过vscode 选择特定的环境使用R。
之前曾经写过一篇关于知乎live课程信息爬取的短文,那个直接遍历的知乎live主页上展示的部分课程,仅仅是很小的一部分。 今日这一篇将是该小项目的升级版,直接对live主页的课程按照模块进行二级页面的遍历,这样可以抓取更加丰富的课程信息,本次一共获取课程数目将近800+ 对于课程页抓包分析详情,这里不再赘述,想要了解的可以看这一篇旧文,本篇内容仅对二级页面的遍历思路进行整理。 R语言爬虫实战——知乎live课程数据爬取实战 因为课程数相对较多,这里使用cookie直接登录,需要获取cookie值。 lib
作为菜鸟分析师一枚,日常工作中需要处理大量地理位置相关(如城市、辖区、街道、商场、楼宇等)数据。分析报告中总是用吐了的柱形图、条形图,不仅自己看着辣眼睛,老板也审美疲劳。
rvest包可能是R语言中数据抓取使用频率最高的包了,它的知名度和曝光度在知乎的数据分析相关帖子和回答中都很高。 甚至很多爬虫教程和数据分析课程在讲解R语言网络数据抓取时,也大多以该包为主。 坦白的说,rvest的确是一个很好地数据抓取工具,不过他的强项更多在于网页解析,这一点儿之前就有说到。 你可能惊艳于rvest强大的解析能力,有两套解析语法可选(Xpath、css),短短几个关键词路径就可以提取出来很重要的数据。 但肯定也遇到过有些网页明明数据就摆在那里,通过Chrome开发者工具(或者selecto
上一篇中,主要介绍了使用foreach包来在R语言环境中实现任务的并行处理,其实在R语言中还有另外一个多进程包同样可以完成多进程任务,那就是parallel包,其语法与R语言内置的apply组函数以及plyr包内的_pply组函数一致。 library("parallel") detectCores() #计算计算机核心数: detectCores(logical=F) #获取实际物理核心数 以下可以通过这两个包来对比一下,同样的代码环境下,两者之间的性能如何。 library("h
R语言是一种自由、跨平台的编程语言和软件环境,专门用于统计计算和数据可视化。它具有丰富的数据处理、统计分析和图形展示功能,被广泛应用于数据科学、机器学习、统计建模等领域。
下图总结了主要程序包,希望读者在日常练习和工作中遇到不同格式的文件时,能够瞬间反应出读取该格式所需的包及对应的函数。(限于篇幅,本文未包含图中“平面文档格式”这部分的内容,如果你有兴趣,可以继续关注大数据后续文章。)
API是获得Web数据的重要途径之一。想不想了解如何用R调用API,提取和整理你需要的免费Web数据呢?本文一步步为你详尽展示操作流程。
相信大部分R语言初学者,在刚开始入门之处,都曾被告诫在处理多重复任务时,尽量不要使用显式的for循环,而要尽可能的使用R语言内置的apply组函数,这样可以极大地提高代码运行效率。 但是实际上除了内的apply组函数之外,你还有另外一个更好地选择,就是利用一些支持并行运算的扩展包,来发挥本地计算机的多和计算优势。 本篇要讲解的包是foreach包,这是一个支持在R语言中调用多进程功能的第三方包,之前在对比显式循环、矢量化函数以及多进程在数据抓取的效率一文中,曾经演示过具体的代码。 library("fore
R语言的爬虫生态虽然与Python相比要弱小很多,but,如果你真的想要用R干一些有趣的事情,那么R语言目前所具有的的网络爬取工具也能给你带来很多方便。 今天借着中秋节的兴致,用网易云课堂 全部课程>编程开发>人工智能与大数据>数据分析 模块的课程作为实战对象,来给大家演练一下如何使用R语言httr包实现异步加载和POST 表单提交以及cookies登入。 直接使用json或者其他格式的表单返回值,避免苦逼的的书写大量正则表达式以及让人眼花缭乱的 CSS表达式、Xath路径表达式。这应该是每一个爬虫练
本文来自读者厦门大学的李康国研究生投稿,讲述高德和 Leaflet 结合绘制地图。也欢迎其他小伙伴来分享你们的经验!
DataFrame DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量。 一. DataFrame数据流编程 二. 数据读取 readr/httr/DBI 1
有时候各位使用R的用户不知道会不会有这样的感觉,visual studio和Rstudio由于负载过重,在打开或者加载R script时会出现加载过慢的情况,但对于很多数据工作者来说,variable inspector和data view这类的数据可视化功能必不可少,而visual studio和Rstudio在这方面做得可以说是非常完善。在这时候笔者就想到了visual studio code,毕竟作为宇宙最强IDE的减配和开源版本(这里形容可能不太准确),各种语言相应的开发插件众多。更加让笔者惊喜的是,目前vscode-R一直处于开发阶段,并且在最近的1.2.0版本结合了vscode关于web view的API,添加了R session watcher——一个集成的数据可视化构架,并且在1.21中完善了windows系统下的extension的bug。我们来看看集成的viewer会有什么样的效果:
Kotlin 自带了交互式编程命令行,即 REPL(Read-Eval-Print Loop 的简写,直译为 “读取-求值-输出”循环),尤其适合快速实验一些东西。 本文只讲关于 Kotlin REPL 的两条 tips:
shutil.copyfileobj(fsrc, fdst[, length]) 将文件内容拷贝到另一个文件中
使用pandas库的read_csv函数导入csv和read_excel函数导入xlxs格式 参考代码
Golang 中有一个 bufio 包,它提供了 Scanner 类型,可以方便地按行读取文件。我们可以使用 Scanner 的 Scan() 方法来读取每一行。
本包的实现提供了在读取时解压和写入时压缩的滤镜。例如,将压缩数据写入一个bytes.Buffer:
将秩为R张量的给定维数分解为秩为(R-1)张量。通过沿着轴维对num张量进行切分,从值中解压缩num张量。如果没有指定num(默认值),则从值的形状推断它。如果value.shape[axis]未知,将引发ValueError。
27K的数据是很老的芯片数据,但是客户有需求就要找方法分析,主流的DNA甲基化芯片R包minfi和champ都只支持450K和850K的芯片。所以在bioconductor中搜索到了methylumi这个包,可以从idat读数据,经过质控得到beta值矩阵,之后用limma做差异分析。
本期“大猫的R语言公众号”由“村长”供稿。村长,数据科学、指弹吉他及录音工程爱好者,浙大金融学博士在读,在data.table包和MongoDB的使用上有较多经验。
这些常量都是拷贝自flate包,因此导入"compress/gzip"后,就不必再导入"compress/flate"了。
以下是一个使用R和curl库的下载器程序,用于下载企鹅网站的内容。此程序使用了/get_proxy的代码。
list是R语言中包容性最强的数据对象,几乎可以容乃所有的其他数据类型。 但是包容性最强也也意味着他对于内部子对象的类型限制最少,甚至内部可以存在递归结构,这样给我们提取数据带来了很大的困难。 如果你对R语言的list结构非常熟悉,又熟练控制流等函数的操作,自然可以通过构建循环来完成目标数据的提取。但是在数据量大、结构及其复杂的情形下,自建循环无论是性能还是代码量上都很不经济。 好在确实有开发者在针对list数据结构进行操作上的优化,任坤老师的大作——rlist就是一个强大的list解析神器,它可以让我们像
是不是总觉得会开发 R 包的都是大佬呢?其实你也可以,今天我们就为你揭开 R 包开发的神秘面纱!开发本文介绍的这个 R 包仅仅一些一些 R 语言的基础!
TCGAbiolinks 是一个用于 TCGA 数据综合分析的 R/BioConductor 软件包,能够通过 GDC Application Programming Interface (API) 访问 National Cancer Institute (NCI) Genomic Data Commons (GDC) ,来搜索、下载和准备相关数据,以便在 R 中进行分析。
最近从中文的文本中用 fgetc()函数读取数据时,数据读到一部分程序提早跳出。 源程序中fgetc使用方法如下
现在rio包支持读取multi object的文件例如(Excel workbook, .Rdata file, zip directory, or HTML file)
flate包实现了deflate压缩数据格式,参见RFC 1951。gzip包和zlib包实现了对基于deflate的文件格式的访问。
使用 Javascript 写代码,如论是在 Node 后端环境还是前端单页应用,调试是资深程序员的进身之阶!
在Go语言中,函数使用 func 关键字定义。函数的定义包含函数名、参数列表、返回值类型和函数体。以下是一个简单的函数定义和调用示例:
学习R语言最快的方式就是找代码、打代码。那么我们代码往哪里打呢,安装R软件中其实有很多需要我们注意的地方,比如路径不能有中文名什么的(这里我强烈建议大家的电脑用户名最好也是英文,自己的英文名什么的)等。
前面讲解的很多内容都很抽象,所以本次系列决定"接点地气",准备开始讲解大家熟悉的Activity了,为了让我以及大家更好的理解Activity,我决定本系列的课程主要分为4大流程和2大模块。 4大流程如下:
昨天应导师要求,需要写很多python脚本在linux下,这样就会用到如何在python下调用linux命令。
引言 之前介绍过 如何使用TCGAbiolinks下载TCGA数据并整理 , 那么如果手动整理又该如何呢? 下面以 miRNA 数据整理为例示范. 效果展示 过程 输入文件 随便下载一些数据, 下载格
这一篇涉及到如何在网页请求环节使用多进程任务处理功能,因为网页请求涉及到两个重要问题:一是多进程的并发操作会面临更大的反爬风险,所以面临更严峻的反爬风险,二是抓取网页数据需要获取返回值,而且这些返回值需要汇集成一个关系表(数据框)(区别于上一篇中的二进制文件下载,文件下载仅仅执行语句块命令即可,无需收集返回值)。 R语言使用RCurl+XML,Python使用urllib+lxml。 方案1——自建显式循环: 📷 📷 整个过程耗时11.03秒。 方案2——使用向量化函数: 📷 整个过程耗时9.07m。 方案
你想知道R语言中的RCurl包中一共有几个get开头的函数嘛,今天我特意数了一下,大约有十四五个那么多(保守估计)! 所以如果对这个包了解不太深入的话,遇到复杂的数据爬取需求,自然是摸不着头脑,心碎一地~_~ 实际上很多我们都不常用,常用的不超过五个,而且这些函数命名都很有规律,一般是类似功能的名称中都有统一的关键词标识,只要理解这些关键词,很好区分,下面我对9个可能用到的get函数简要做一个分类。 第一类是get请求函数(参数直接写在URL里面) getURL #get请求的一般
在读取一行数据之前,应该先考虑下重复数据管理的通用规则,不改写原始数据。原始文件视为只读,保留原始文件名字并说明来源,是一个好办法。
E.27: If you can't throw exceptions, use error codes systematically
lzw包实现了Lempel-Ziv-Welch数据压缩格式,这是一种T. A. Welch在“A Technique for High-Performance Data Compression”一文(Computer, 17(6) (June 1984), pp 8-19)提出的一种压缩格式。
任务1:定义一个函数,函数带有一个参数L(类型为整数),函数返回一个长度为L、包含大小写字母和数字的随机密码(类型为字符串)。
平台即服务(PaaS)可以利用的最重要的数据类型之一就是它在其权限范围内运行的访客应用程序的内容。PaaS服务应该了解关于访客应用程序的各种各样的事情 - 包括它们的体系结构,依赖性,跨基础设施的规模等等。
数据输入作为数据分析的第一步非常重要,传统的数据输入方式存在数据格式多、参数复杂等问题,因此本期给大家推荐一个支持非常多数据格式的数据输入输出R包rio。
之前写了很多网络数据数据抓取的案例,无论是关于R语言还是Python的,里面大量使用xml\html\css\ajax\json等这些概念,可是一直没有对这些概念做详细的梳理,导致很多小伙伴儿看的摸不着头脑。 近期基础的网抓教程告一段落,从今天起,给大家梳理一些常用的web概念(当然是一个外行小白的视角来进行讲解,如有不当之处,还请见谅)。概念的梳理对于整体网抓思路的开拓至关重要。 几天主要围绕三个核心概念来进行介绍: xml html json xml的官方解释是可扩展标记语言,主要用于数据传输,而HTM
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编译:丁一 黄念 丁雪 校对:席雄芬 姚佳灵 程序验证:郭姝妤 序言 在Python中调用R或在R中调用Python,为什么是“和”而不是“或”? 在互联网中,关于“R Python”的文章,排名前十的搜索结果中只有2篇讨论了一起使用R和Python的优点,而不是把这两种语言对立起来看。这是可以理解的:这两种语言从一开始都具有非常显著的优缺点。从历史上看,尽管把两者分割开来是因为教育背景:统计学家们倾向用R,而程序员则选择了Python语言。然而,随着数据科学家的增加,这种区别开始变得模糊
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