将R中的日期转换为JSON格式

我想将日期转换为JSON格式。将R all.elasticitiesdata.frame看起来是这样的：将R中的日期转换为JSON格式

PREVIOUS_START_DATE PREVIOUS_PRICE PREVIOUS_QUANTITY PRE_No_OF_WEEKS CURRENT_START_DATE 
     2015-12-20   2.79   20680.5    2   2015-12-20   
     2016-01-17   2.29   21049.5    4   2016-01-17   
     2016-01-31   1.69   24689.5    2   2016-01-31

我使用，

x <- toJSON(unname(split(all.elasticities, 1:nrow(all.elasticities))))

我得到的输出，

"[{\"PREVIOUS_START_DATE\":16789,\"PREVIOUS_PRICE\":2.79,\"PREVIOUS_QUANTITY\":20680.5,\"PRE_No_OF_WEEKS\":2,\"CURRENT_START_DATE\":16789},{\"PREVIOUS_START_DATE\":16817,\"PREVIOUS_PRICE\":2.29,\"PREVIOUS_QUANTITY\":21049.5,\"PRE_No_OF_WEEKS\":4,\"CURRENT_START_DATE\":16817},{\"PREVIOUS_START_DATE\":16831,\"PREVIOUS_PRICE\":1.69,\"PREVIOUS_QUANTITY\":24689.5,\"PRE_No_OF_WEEKS\":2,\"CURRENT_START_DATE\":16831}]"

日期越来越转换成数字。我想保持日期格式。

来源

2016-03-26 sayali

在使用'toJSON'之前将日期转换为'character'。 – tchakravarty

您是否试过'toJSON（all.elasticities）' – akrun

我不想回答以jSON（all.elasticities）这种格式。 – sayali

正如评论所提到的，你需要你的约会先将其转换成字符：

x = as.Date("2016-01-01") 
RJSONIO::toJSON(as.character(x))

当你不转换为字符，值改变为一个数值，当代表自1970年以来的天数，例如

as.numeric(x) 
as.numeric(x)/365

来源

2016-03-26 11:44:20 csgillespie

library(jsonlite)适用于日期格式，也不需要拆分data.frame。

str(all.elasticities) 
'data.frame': 3 obs. of 5 variables: 
$ PREVIOUS_START_DATE: Date, format: "2015-12-20" "2016-01-17" "2016-01-31" 
$ PREVIOUS_PRICE  : num 2.79 2.29 1.69 
$ PREVIOUS_QUANTITY : num 20680 21050 24690 
$ PRE_No_OF_WEEKS : int 2 4 2 
$ CURRENT_START_DATE : Date, format: "2015-12-20" "2016-01-17" "2016-01-31" 


> jsonlite::toJSON(all.elasticities, pretty=T) 
[ 
    { 
    "PREVIOUS_START_DATE": "2015-12-20", 
    "PREVIOUS_PRICE": 2.79, 
    "PREVIOUS_QUANTITY": 20680.5, 
    "PRE_No_OF_WEEKS": 2, 
    "CURRENT_START_DATE": "2015-12-20" 
    }, 
    { 
    "PREVIOUS_START_DATE": "2016-01-17", 
    "PREVIOUS_PRICE": 2.29, 
    "PREVIOUS_QUANTITY": 21049.5, 
    "PRE_No_OF_WEEKS": 4, 
    "CURRENT_START_DATE": "2016-01-17" 
    }, 
    { 
    "PREVIOUS_START_DATE": "2016-01-31", 
    "PREVIOUS_PRICE": 1.69, 
    "PREVIOUS_QUANTITY": 24689.5, 
    "PRE_No_OF_WEEKS": 2, 
    "CURRENT_START_DATE": "2016-01-31" 
    } 
]

来源

2016-03-26 11:47:03 SymbolixAU

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