如何将传感器API返回的嵌套JSON列表转换为DataFrame？

我正在从多个传感器（这里以2个为例测试）导入数据，最终要生成一个包含4列的DataFrame：每个传感器对应两列，一列是数据采集时间，另一列是传感器数据。API起始地址为https://api.ecowitt.net/api/v3/device/history（含密钥无法提供完整链接）。

现有可运行的API请求代码 #

response <- httr::GET(url_complete_noDates, query = list(start_date = "2022-07-01 00:00:00", end_date = "2022-07-01 02:00:00"))

jsonRespText <- content(response, as =  "text") 
j <- fromJSON(jsonRespText)

尝试过但未解决的转换代码 #

j_data <- j$data
df_json1 <- as_tibble(j_data, validate = F) 
temp_unnest <- df_json1 %>% unnest(cols = names(df_json1)) 

解析后的JSON结构（dput输出） #

list(code = 0L, msg = "success", time = "1673535777", data = list(
    soil_ch1 = list(soilmoisture = list(unit = "%", list = list(
        `1656655200` = "38", `1656657000` = "38", `1656658800` = "38", 
        `1656660600` = "38", `1656662400` = "38"))), soil_ch2 = list(
        soilmoisture = list(unit = "%", list = list(`1656655200` = "48", 
            `1656657000` = "48", `1656658800` = "48", `1656660600` = "48", 
            `1656662400` = "48")))))

注：其中的数字时间值是从1970-01-01 00:00 MDT开始计算的时间戳（秒），每个时间戳 = 数值的元素是需要放入DataFrame的时间/数据点。

解决方案 #

通过循环处理每个传感器数据，将时间戳转换为可读时间后合并成目标格式：

library(tidyverse)
library(lubridate)

# 提取传感器数据部分
sensor_data <- j$data

# 定义单个传感器数据处理函数
process_sensor <- function(sensor_name, sensor_data) {
  # 提取时间戳和对应数值
  data_points <- sensor_data$soilmoisture$list
  # 转换为数据框：时间戳转日期时间，数值转数值型
  tibble(
    !!paste0(sensor_name, "_time") := as_datetime(as.numeric(names(data_points))),
    !!paste0(sensor_name, "_value") := as.numeric(unlist(data_points))
  )
}

# 批量处理所有传感器并按时间合并
result_df <- map2_dfr(names(sensor_data), sensor_data, process_sensor) %>%
  arrange(soil_ch1_time) # 按时间排序（可选，确保数据顺序一致）

结果说明 #

最终生成的result_df包含4列：soil_ch1_time、soil_ch1_value、soil_ch2_time、soil_ch2_value，完全符合需求。后续新增传感器时，代码会自动处理并添加对应的列，无需修改核心逻辑。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者JerryN