我们可以传入list或者json字符串做非结构化数据的可视化。

library(xmlview) library(jsonlite) devtools::install_github("hrbrmstr/jsonview") jsonview::json_tree_view(fromJSON("https://collector.torproject.org/index.json"))

下面是timelyportfolio提供的一个结合shiny和jsonview的json编辑器的例子：

install.packages("shiny") devtools::install_github("timelyportfolio/listviewer") library(shiny) library(listviewer) # 数据准备 data(mtcars) ui <- shinyUI( fluidPage( jsoneditOutput( "jsed" ) ) ) server <- function(input,output){ output$jsed <- renderJsonedit({ jsonedit( as.list( .GlobalEnv ) ,"change" = htmlwidgets::JS('function(){ console.log( event.currentTarget.parentNode.editor.get() ) }') ) }) } runApp( list( ui = ui, server = server ) )

接着，在浏览器中的对应端口可以打开这个json编辑器应用。

尾注

除了JSON之外，和NoSQL数据库的交互在大数据时代也成为了主流，混合使用Redis、Hive、MongoDB等数据库也成了家常便饭，具体操作可以翻看张丹老师的 R利剑NoSQL系列文章 。

参考资料

A biased comparsion of JSON packages in R

任坤：跳出数据框，拥抱非结构化数据

rlist-tutorial

jsonview GitHub

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