如何将通过climatetrace API下载的JSON数据转为R数据框？

我通过Climate Trace的API获取了JSON格式数据，使用的R代码如下：

url <- "https://api.climatetrace.org/v6/assets/emissions"
req <- request(url)

resp <- req |> 
  req_url_query(countries = "USA") |>
  req_perform()

resp |> resp_body_json() %>% glimpse()

请问如何将下载的JSON数据转换为数据框？我尝试了以下代码，但尚未成功转换为数据框：

resp |> 
  resp_body_json() |> 
  pluck('assets') |> 
  glimpse()

解决方案 #

你已经正确定位到了JSON中的assets数组（核心数据所在部分），只需将这个列表结构转换为数据框即可，推荐使用dplyr::bind_rows()或purrr::map_dfr()完成转换：

library(httr2)
library(dplyr)
library(purrr)

# 完整流程代码
url <- "https://api.climatetrace.org/v6/assets/emissions"
req <- request(url)

resp <- req |> 
  req_url_query(countries = "USA") |>
  req_perform()

# 转换为数据框
asset_dataframe <- resp |> 
  resp_body_json() |> 
  pluck("assets") |> 
  bind_rows() # 也可以用 map_dfr(~.) 实现相同效果

# 查看转换后的数据框结构
glimpse(asset_dataframe)

补充说明 #

• pluck("assets")提取出的是由多个子列表/数据框组成的列表，bind_rows()会自动将这些子元素合并为标准数据框，缺失字段会自动填充NA。
• 如果数据中存在嵌套JSON结构（比如某个字段包含子列表），可以使用tidyr::unnest()进一步展开：

library(tidyr)

# 展开指定嵌套字段示例
expanded_df <- asset_dataframe |>
  unnest(cols = c(your_nested_field), keep_empty = TRUE)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者OJH