R - JSON ファイル：入門ガイド

こんにちは、未来のRの魔法使いさんたち！今日は、JSONファイルの世界と、Rでそれらをどのように扱うかについての興味深い旅に出発します。プログラミングの経験がなくても心配しないでください。私はこの冒険を通じてあなたの親切なガイドになる予定です。私の教え子たちの多くが経験したように、一緒に楽しく学びましょう！

R - JSON Files

JSONとは？

始める前に、JSONとは何かを簡単に理解しましょう。JSONはJavaScript Object Notationの略で、人間にとって読み書きしやすく、機械にとってパースしやすく生成しやすい軽量なデータ形式です。非常に整然としたデジタルの書類保管庫のように、情報を構造化された形で保存する方法と考えてください。

rjsonパッケージのインストール

RでJSONファイルを扱うためには、特別なツールが必要です。Rの世界では、これらのツールを「パッケージ」と呼びます。私たちが使用するパッケージは「rjson」です。インストールしましょう！

install.packages("rjson")
library(rjson)

これらの行を実行すると、Rはインターネットにアクセスし、rjsonパッケージをダウンロードし、私たちが使用する準備が整います。デジタルツールボックスに行って、私たちの仕事に最適なツールを選ぶようなものです！

入力データ

今までにツールを用意したので、データを見てみましょう。私たちが「students.json」という名前のJSONファイルを持っていて、その中にいくつかの学生に関する情報が含まれていると仮定します。以下のような感じです：

{
"students": [
{
"name": "Alice",
"age": 20,
"major": "Computer Science"
},
{
"name": "Bob",
"age": 22,
"major": "Mathematics"
},
{
"name": "Charlie",
"age": 21,
"major": "Physics"
}
]
}

このJSONファイルは、名前、年齢、学科を持つ学生の配列を含んでいます。クラスのミニデータベースのようなものです！

JSONファイルの読み込み

それでは、このJSONファイルを読み込んでRに取り込みましょう。rjsonパッケージのfromJSON()関数を使用します：

json_data <- fromJSON(file = "students.json")

この行は、Rに「students.json」ファイルを読み込み、その内容をjson_dataという変数に格納します。JSONファイルの内容をRのコンテナに注ぐようなものです。

では、読み込んだ内容を見てみましょう：

print(json_data)

以下のような出力が見えるはずです：

$students
$students[[1]]
$students[[1]]$name
[1] "Alice"

$students[[1]]$age
[1] 20

$students[[1]]$major
[1] "Computer Science"

$students[[2]]
$students[[2]]$name
[1] "Bob"

$students[[2]]$age
[1] 22

$students[[2]]$major
[1] "Mathematics"

$students[[3]]
$students[[3]]$name
[1] "Charlie"

$students[[3]]$age
[1] 21

$students[[3]]$major
[1] "Physics"

おめでとうございます！あなたは初めてのJSONファイルを読み込んでRに取り込んだのです！

JSONをデータフレームに変換

JSONデータは今Rにありますが、分析に最も適した形式ではありません。Rでは「データフレーム」と呼ばれるものをよく使用します。これはテーブルやスプレッドシートのようなものです。JSONデータをデータフレームに変換しましょう：

students_df <- do.call(rbind, lapply(json_data$students, as.data.frame))

これは少し複雑ですよね？それでは、分解してみましょう：

json_data$studentsはJSONデータの「students」部分にアクセスします。
lapply()はas.data.frame()関数をリストの各学生に適用します。
do.call(rbind, ...)はこれらの個々のデータフレームを結合して、一つの大きなデータフレームにします。

では、新しいデータフレームを見てみましょう：

print(students_df)

以下のような出力が見えるはずです：

name age           major
1   Alice  20 Computer Science
2     Bob  22     Mathematics
3 Charlie  21         Physics

ずっと良いですね！今、整然とした学生データのテーブルを持っています。

データフレームの操作

データフレームを持った今、簡単な操作をいくつか行ってみましょう。以下にいくつかの例を示します：

学生の平均年齢を取得：

mean_age <- mean(students_df$age)
print(paste("学生の平均年齢は:", mean_age))

特定の学科を専攻する学生を探す：

cs_students <- students_df[students_df$major == "Computer Science", ]
print("コンピュータサイエンスを専攻する学生:")
print(cs_students)

新しい列を追加：

students_df$graduation_year <- 2023 + (22 - students_df$age)
print(students_df)

結論

そして、ここまでです！私たちはパッケージのインストールから、JSONファイルの読み込み、データフレームへの変換、そして基本的な操作までを旅しました。あなたはデータ操作の世界への第一歩を踏み出しました！

覚えておいてください、どんなスキルも練習で上達します。実験を恐れず、新しいことを試してみてください。誰 knows? 次の大きなデータの発見はあなたの手元にあるかもしれません！

以下に、私たちが使用した主な関数の表を示します：

関数	パッケージ	説明
`install.packages()`	base R	パッケージをインストール
`library()`	base R	パッケージをロード
`fromJSON()`	rjson	JSONファイルを読み込み
`do.call()`	base R	関数呼び出しを構築および実行
`rbind()`	base R	Rオブジェクトを行ごとに結合
`lapply()`	base R	リストまたはベクターに関数を適用
`as.data.frame()`	base R	データフレームに変換
`mean()`	base R	算術平均を計算

ハッピーコーディング、そしてあなたのデータが常に整然としていることを祈っています！

Credits: Image by storyset