R - Anfügen von Datenrahmen aus JSON in for-Schleife

Question

Ich habe viele der verschiedenen Beiträge über das Anhängen eines Datenrahmens innerhalb einer for-Schleife angeschaut, kann aber keine Lösung für mein spezifisches Problem finden. Bitte lesen Sie unten. Irgendwelche Vorschläge würden sehr geschätzt werden!

Ich versuche, einen Datenrahmen innerhalb einer for-Schleife anzuhängen, ohne die gesamte Datei neu zu schreiben. Ich möchte nur die neuen Datensätze jedes Mal hinzufügen, wenn die Schleife ausgeführt wird. Ich lade Daten von einer API herunter. Code zur Verbindung mit der API und zum Herunterladen der Daten funktioniert einwandfrei. Ich benutze jsonlite, um die json Ausgabe zu analysieren und kann die Daten in der Konsole sehen. Leider, wenn ich versuche, die Daten in einen Datenrahmen zu hängen, erhalte ich eine Fehlermeldung, siehe unten.

Aktueller Prozess:

Bibliotheken verwendet:

library(quantmod) 
library(ROAuth) 
library(jsonlite) 
library(plyr) 

Datenrahmen erstellen, bevor for-Schleife:

data_all<-data.frame() 

-Code, um Daten am Ende der Schleife anhängen:

data<-fromJSON(response) 

data_all<-rbind(data_all,data) 
} 

Fehlermeldung:

Error in (function (..., row.names = NULL, check.rows = FALSE, check.names = TRUE, : 
    row names supplied are of the wrong length 

Wieder auf der Code-Schnittstelle mit API, herunterladen und analysieren die Daten funktioniert. Hier ist ein Beispieldatensatz in der Konsole angezeigt:

$response 
$response$`@id` 
[1] "8193818b-a60c-462c-9700-f52638a75f49" 

$response$elapsedtime 
[1] "0" 

$response$quotes 
$response$quotes$quote 
    adp_100 adp_200 adp_50 adv_21 adv_30 adv_90 ask ask_time asksz basis 
1 32.5810 30.0390 32.2500 5135 4973 6973 0.00 00:00  0 na 
2 78.1520 72.2150 77.3350 90738 75752 62908 0.00 00:00  0 na 
3 6.1742 7.0495 5.8037 8651 7541 11224 0.0000 00:00  0 na 
4 1.5372 1.8598 1.4709 40501 98865 108243 0.0000 00:00  0 na 
5 15.7944 17.2267 14.8303 191035 208140 218453 0.00 00:00  0 na 
6  17.67 17.22 16.84 263510 245725 264352 18.970 00:00 21 na 
7 485.8671 462.3571 479.1363 3702 3545 4654 0.00 00:00  0 na 
8 34.681 35.654 33.258 120094 108802 101061 0.000 00:00  0 na 
9 2.2274 1.9028 2.2863 863965 812934 976648 2.510 00:00  2 na 
10 16.3700 15.4000 16.4300 385475 316978 268737 0.000 00:00  0 na 
     beta bid bid_time bidsz bidtick chg chg_sign chg_t  cl 
1 0.6801 0.00 00:00  0  d 0  e na 32.65 
2 -0.7521 0.00 00:00  0  d 0  e na 68.28 
3 -0.0625 0.0000 00:00  0  d 0  e na 5.9900 
4 3.4096 0.0000 00:00  0  d 0  e na 1.4787 
5 1.4868 12.15 00:00  1  d 0  e na 16.90 
6 0.3458 18.960 00:00 23  d 0  e na 19.180 
7 0.6924 0.00 00:00  0  d 0  e na 492.80 
8 1.8913 0.000 00:00  0  d 0  e na 34.300 
9 0.6425 0.000 00:00  0  d 0  e na 2.550 
10 2.0775 0.000 00:00  0  d 0  e na 17.105 
    contract_size cusip  date     datetime days_to_expiration 
1    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
2    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
3    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
4    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
5    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
6    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
7    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
8    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
9    na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
10   na na 2017-03-03 2017-03-03T00:00:00-05:00     na 
    div divexdate divfreq divpaydt dollar_value eps exch exch_desc  hi 
1 0.22 20170427  Q 20170515  69329.46 1.68 NASD NASDAQ 32.80 
2 0.34 20161228  Q 20170109 3562746.42 0.89 NASD NASDAQ 68.10 
3 na  na  Q  na 1919.7966 -6.88 NASD NASDAQ 5.9800 
4 na  na  Q  na 83955.2782 -4.13 NASD NASDAQ 1.6000 
5 na  na  Q  na 2559591.04 -2.9 NASD NASDAQ 17.40 
6 na  na  Q  na 5645067.126 -1.15 NASD NASDAQ 19.205 
7 1.05 20170313  Q 20170331 884035.88 15.16 NASD NASDAQ 490.75 
8 na  na  Q  na 2481311.782 1.7492 NASD NASDAQ 34.385 
9 na  na  Q  na 1359155.880 -0.17 NASD NASDAQ 2.560 
10 na  na  Q  na 1951265.457 0.52 NASD NASDAQ 17.220 
    iad idelta igamma imp_volatility incr_vl irho issue_desc itheta ivega 
1 0.88  na  na    na 1278 na   na  na na 
2 1.36  na  na    na 6202 na   na  na na 
3 na  na  na    na  100 na   na  na na 
4 na  na  na    na 3583 na   na  na na 
5 na  na  na    na 9589 na   na  na na 
6 na  na  na    na 16732 na   na  na na 
7 4.2  na  na    na  466 na   na  na na 
8 na  na  na    na 7410 na   na  na na 
9 na  na  na    na 8903 na   na  na na 
10 na  na  na    na 14084 na   na  na na 
    last  lo        name op_delivery op_flag 
1 32.80 32.60    AMES NATIONAL CORP.   na  0 
2 66.71 66.59    ATN INTERNATIONAL INC   na  1 
3 5.9800 5.7243      ATOMERA INC   na  0 
4 1.5101 1.4400    ATOSSA GENETICS INC   na  0 
5 17.15 16.85   ATARA BIOTHERAPEUTICS INC   na  1 
6 18.960 18.700      ATRICURE INC   na  1 
7 489.75 489.75      ATRION CORP.   na  0 
8 33.560 33.505      ASTRONICS CORP   na  1 
9 2.500 2.460    ANTARES PHARMA INC.   na  1 
10 17.070 16.870 AIR TRANSPORT SERVICES GROUP, INC.   na  1 
    op_style op_subclass openinterest opn opt_val pchg pchg_sign pcls 
1  na   na   na 32.60  na 0.00  na 32.80 
2  na   na   na 67.91  na 0.00  na 66.71 
3  na   na   na 5.7243  na 0.00  na 5.9800 
4  na   na   na 1.4500  na 0.00  na 1.5101 
5  na   na   na 16.95  na 0.00  na 17.15 
6  na   na   na 19.000  na 0.00  na 18.960 
7  na   na   na 490.75  na 0.00  na 489.75 
8  na   na   na 34.330  na 0.00  na 33.560 
9  na   na   na 2.550  na 0.00  na 2.500 
10  na   na   na 17.100  na 0.00  na 17.070 
     pe phi plo popn pr_adp_100 pr_adp_200 pr_adp_50 pr_date 
1 19.5238 32.95 32.65 32.90 32.5817 30.0207 32.2551 2017-03-02 
2 74.9551 70.54 68.03 70.23 781.5260 72.1521 77.4760 2017-03-02 
3  0 6.2400 5.7700 5.7700  6.1742  7.0571 5.8094 2017-03-02 
4  0 1.4803 1.4200 1.4515  1.5372  1.8732 1.4715 2017-03-02 
5  0 17.35 16.25 16.40 15.7944 17.2638 14.8294 2017-03-02 
6  0 19.590 18.520 18.880  176.73  17.21  16.82 2017-03-02 
7 32.3054 493.30 488.35 488.35 485.8671 462.2427 478.6029 2017-03-02 
8 19.1859 35.425 33.980 34.730 346.814  35.661 33.292 2017-03-02 
9  0 2.565 2.480 2.510  2.2274  1.8969 2.2805 2017-03-02 
10 32.8269 17.340 17.040 17.340 163.7500 15.4012 16.4200 2017-03-02 
    pr_openinterest prbook prchg prem_mult put_call pvol qcond rootsymbol 
1    na 1.79 -0.25  na  na 5559 38   na 
2    na 1.60 -1.95  na  na 49971 38   na 
3    na 1.0678 0.2200  na  na 4653 38   na 
4    na 0.5741 0.0272  na  na 22806 38   na 
5    na 1.83 0.50  na  na 294468 38   na 
6    na 3.710 0.300  na  na 692148 38   na 
7    na 5.58 4.45  na  na 3315 38   na 
8    na 2.206 -0.430  na  na 105349 38   na 
9    na 7.812 0.040  na  na 569164 38   na 
10    na 3.178 -0.235  na  na 119506 38   na 
    secclass sesn  sho strikeprice symbol tcond timestamp tr_num tradetick 
1   0 na 9311000   na ATLO 29 1488790771  28   e 
2   0 na 16144000   na ATNI 29 1488790771 1031   e 
3   0 na 5357000   na ATOM 191 1488790771  8   e 
4   0 na 3788000   na ATOS 73 1488790771 105   e 
5   0 na 28861000   na ATRA 29 1488790771 1476   e 
6   0 na 33240000   na ATRC 29 1488790771 2541   e 
7   0 na 1824000   na ATRI 29 1488790771  72   e 
8   0 na 21692000   na ATRO 29 1488790771 848   e 
9   0 na 155087000   na ATRS 29 1488790771 2772   e 
10  0 na 59568000   na ATSG 29 1488790771 1108   e 
    trend under_cusip undersymbol  vl volatility12 vwap wk52hi wk52hidate 
1  na   na   na 2116  0.2336 32.76 37.0 20170106 
2  na   na   na 53289  0.2874 66.85 87.80 20170103 
3  na   na   na 329  0.5125 5.8352 10.2000 20160830 
4  na   na   na 54562  0.9774 1.5387 6.40 20160309 
5  na   na   na 150230  0.7351 17.03 25.73 20160805 
6  na   na   na 297923  0.4456 18.948 20.40 20161115 
7  na   na   na 1806  0.2029 489.49  522 20161215 
8  na   na   na 73551  0.4079 33.735 41.00 20161209 
9  na   na   na 544378  0.6475 2.496 2.67 20170215 
10 na   na   na 114571  0.3617 17.031 17.60 20170224 
    wk52lo wk52lodate xdate xday xmonth xyear yield 
1 23.0 20160311 na na  na na 2.6829 
2 62.70 20160817 na na  na na 2.0387 
3 5.5000 20170228 na na  na na  na 
4 1.30 20161230 na na  na na  na 
5 12.45 20170131 na na  na na  na 
6 13.44 20160512 na na  na na  na 
7  373 20160323 na na  na na 0.8576 
8 25.90 20160504 na na  na na  na 
9 0.67 20160318 na na  na na  na 
10 11.70 20160307 na na  na na  na 


$response$error 
[1] "Success" 

Muss ich die Daten verarbeiten, indem man die NA zu Anhängen vor Werte? Sollte ich eine andere Bibliothek oder Funktion verwenden, um die Daten anzufügen, ohne die gesamte Datei neu zu schreiben? Vielen Dank für Anregungen.

Answer 1

Dieser Code ist reproduzierbar und hängt einen JSON an ein data.frame an.

library(jsonlite) 
library(dplyr) 
data_all <- data.frame() 
response <- toJSON(mtcars, pretty=TRUE) 
for(i in 1:3){ 
    data <- fromJSON(response) 
    data_all <- bind_rows(data_all, data) 
} 

Während Daten nur 32 Zeilen sind, hat data_all 96 Zeilen.