使用 R 从 JSON 中的数据中获取有意义的统计方法（1）

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R 是一种强大的语言，可用于内存中统计计算和图形显示。它类似于 SAS、IBM SPSS® Statistics、MATLAB 或                FORTRAN，但它是开源的。有一些转换器可以很容易地将以 SAS、IBM​​ SPSS Statistics 或 MATLAB 格式保存的数据移动到 R。此外，R                配备了通过 Comprehensive R Archive Network (CRAN) 提供的大量软件包。CRAN 提供了一些功能，这些功能类似于针对 Perl                语言的 CPAN，或者针对 Ruby 语言的 Rubygems.org。R 还集成了 InfoSphere BigInsights。
InfoSphere BigInsights Quick Start EditionInfoSphere BigInsights Quick Start Edition 是一个免费的、可下载的 InfoSphere BigInsights                    版本，是 IBM 基于 Hadoop 的产品。使用 Quick Start Edition，您可以尝试使用 IBM 开发的特性来提高开源 Hadoop                    的价值，比如 Big SQL、文本分析和 BigSheets。引导式学习可让您的体验尽可能地顺畅，包括按部就班、自订进度的教程和视频，可帮助您开始让                    Hadoop 为您所用。没有时间或数据限制，您可以自行安排时间，在大量数据上试验。

InfoSphere BigInsights 使用 JSON 格式来保存和显示数​​据，本文将介绍如何结合使用 JSON 与 R。JSON                是一个键值数据存储，可以直接映射到 JavaScript 对象。本文使用一组示例学生及其各自的考试成绩。
设置开发环境首先，您需要设置开发环境。您需要使用 R，而且可以选择使用 RStudio                    集成开发环境（IDE）。大多数软件包管理系统（apt、yum 等）默认情况下都提供了 R 版本                2.15，但是，如果想用最版的 R（在撰写本文时的最新版本是 3.0.2），则必须编辑您的可用数据源。
例如，要在 Debian 中编辑可用数据源，可以打开文件 /etc/apt/sources.list，并添加以下代码行：

1	deb http://favorite-cran-mirror/bin/linux/debian wheezy-cran3/

用离您最近的镜像替换 favorite-cran-mirror。关于 CRAN 镜像的列表，请参见 。除了基于终端的 R 界面之外，您的 CRAN 镜像还为其他发行版本（比如 Red Hat Enterprise                Linux®、SuSE 和 Ubuntu 等）提供了指令。
接下来，需要让 R 知道如何读取 JSON 数据。可以通过在 CRAN 上提供的 JSON for R (rjson) 软件包来读取数据。首先打开一个                R 终端。将软件包导入到本地 R 安装的语法是：

1	install.packages("rjson")

然后使其可用：

1	library("rjson")

您可以使用 CRAN 上提供的任何软件包的名称替换 rjson。
在 rjson 中，最基本的命令是 fromJSON() 和 toJSON()。本文只打算探索                    fromJSON()，因为在与现有数据交互时，它是最有用的方法，现有数据包括 InfoSphere BigInsights                创建或解析的数据。
如果尚未下载示例文件 grades.json 并将其保存到一个可以访问的文件夹（参阅 ），请先完成这一步。然后，用以下命令将文件导入 R：

1	grades=fromJSON(file = '/path_to_file/grades.json',  unexpected.escape = "error")

用您的文件路径替换 path_to_file。
标志 unexpected.escape 会告诉 rjson 如何处理意外的转义字符。该标志的选项是错误、保持和跳过。
基本的 R 命令您可以在 R 中使用 help 函数了解关于任何给定命令的更多信息：

1	help(name_of_command)

或者，您可以使用下面的命令：

1	?name_of_command

用您想学习的命令的名称替换 name_of_command。例如，想要阅读 library 命令的帮助页，只需输入                    help(library)。这将打开 library 函数的帮助页。输入 q 会退出帮助页并返回 R                shell。
在尝试使用其他语言（比如 Perl 或 Ruby）将数据导入 R 之前，请先清理数据，此操作通常对您很有益。有关的进一步说明已超出本文的讨论范围，但 R                提供了清理数据的工具。此外，rjson 包提供了一个标志来跳过未转义的特殊字符。sub() 和 gsub() 对于                R 是内部函数，它会根据正则表达式（regex）规则来修改数据。gsub 的语法如下：

1 2	gsub(pattern, replacement, x, ignore.case = FALSE, perl = FALSE, fixed = FALSE, useBytes = FALSE)

例如，gsub("A", "a", grades) 在返回值中将每个大写的 A 转换为小写                    a。perl 标志使得 R 使用 Perl 兼容的正则表达式库，而不是使用标准的正则表达式，如果想从 Perl                导入现有的正则表达式规则，可能会用到这个标志。
IBM SPSS Statistics 和 SPSS Modeler 中的 R                    支持您可以在 SPSS Statistics 和 SPSS Modeler 中执行 R 算法，并使用 SPSS Statistics 中的算法和统计技术，它们已在                    40 多年的使用和测试中得到了验证和证实。SPSS Statistics Programmability Extension 允许您使用外部编程语言（比如                    Python、R、.NET 版本的 Microsoft® Visual Basic 和 Java™ 编程语言扩展 SPSS                    Statistics。它还允许外部应用程序访问 SPSS Statistics 处理器，并利用其丰富的功能。了解关于  和  的更多信息，并免费试用 SPSS Statistics（获得 ）。

sub() 方法更改了匹配模式的第一次出现。而 gsub() 则更改了该模式的所有出现。
在 R 中提供的另一个有用的工具是 edit() 或 fix()                    命令。有了它，您就可以编辑当前使用的数据集。例如，edit(grades) 打开第 R 对象                grades，这是本文前面所创建的对象。有了这个工具，您就可以动态修改数据。R 的默认编辑器为 vi                。如果想使用另一个编辑器，可以使用 options(editor = "nano") 更改它。用您选择的文本编辑器替代上面命令中的                    nano，例如，Pico 或 gedit。
此外，您可以通过使用 system() 命令，直接从 R 调用其他语言，该命令将会调用底层 shell 中的命令，并在 R                    会话中打印出返回值。例如，system('echo "something"') 将会中断 R 会话，并将命令 echo                    "something" 传递给底层的 shell。然后，它会从标准输出（stdout）中抓取返回值（在本例中是单词                    something），并让该值成为 R 会话中的返回值。下面的 intern 标志可让返回值成为您可以操纵的 R                对象。

1	system('echo "something"', intern=TRUE)

也许下面的命令是更有用的示例，该命令利用底层 shell 可用的任何语言的任意脚本中的返回值来创建 R 对象：

1	system('./my/script/here.pl', intern=true)