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R-Studio json과 cloudword2

R-Studio로 json을 전처리하여 cloudword 그리기

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R-Studio 도 함수를 만들 수 있다.

차트를 그리기에 앞서 차트를 그릴 인자 값의 자료형이 행렬 혹은 벡터 여야 한다.
본래 차트 함수에 legend 인자가 있는경우 legend() 함수의 단독 함수 사용이 대부분 가능하다.

사용된 함수

Use Descriptions    
install.packages("KoNLP") library(KoNLP) 자연어 처리함수    
install.packages("jsonlite") library(jsonlite) json 파일 다루기    
<!– install.packages("jsonlite") library(jsonlite) json 파일 다루기 –>

파일 소스

우클릭 -> 다른이름으로 링크저장 이용해 주세요
member.json
김주혁_naver_news.json

사용 예시 소스코드

# json 제어하기
# install.packages("jsonlite")
# library(jsonlite)

myFile <- 'member.json'
myFrame <- fromJSON(myFile)
mode(myFrame)
class(myFrame)
myFrame

total_df <- data.frame()
for(idx in 1:nrow(myFrame)) {
  name <- myFrame$name[idx]
  occupation <- myFrame$occupation[idx]
  address <- myFrame$information$address[idx]
  height <- myFrame$information$info$height[idx]
  weight <- myFrame$information$info$weight[idx]
  blood <- myFrame$information$info$blood[idx]
  
  # cat("이름 : ", name)
  # cat("\n")
  # 
  # cat("키 : ", height)
  # cat("\n")
  # 
  # cat("혈액형 : ", blood)
  # cat("\n")
  df <- data.frame(name=name, occupation=occupation, address=address, height=height, weight=weight, blood=blood)
  total_df <- rbind(total_df, df)
}
total_df

write.csv(myFrame, "affter.csv")
  
chart <- unlist(total_df$height)
barplot(chart, ylim = c(0, 200))

###############################################################################################################
# json 파싱하기.
china_file <- "중국_방문객_정보.json"
china_visit <- fromJSON(china_file)
china_visit

# 컬럼 뽑아오기
newdata <- china_visit[c("yyyymm", "visit_cnt")]
newdata

# 정규표현식 사용을 위한 메모리 로딩
library(stringr)
newdata$mm <- str_sub(newdata$yyyymm, 5, 6)
# 컬럼 이름 바꾸기
colnames(newdata) <- c("년월", "방문자수", "월")
# 컬럼 원자값에 월 추가하기
newdata$월 <- str_c(newdata$월, "월")
str(newdata)

# 차트그리기
mycolor <- rainbow(nrow(newdata))
xlabel <- newdata$월
# 차트그리기
# e 패턴을 정수형을 풀어서 써줌 1*e5 = 100000 이런식
options(scipen = 25)

# barplot 그리기
barplot(height = newdata$방문자수, names.arg=xlabel ,col=mycolor, main = "2017년도 중국인 방문수", ylim=c(0, 600000), las=1, cex.names=0.9)

# 다음 json 파일 파싱하고 write 하기.
myFile <- "somedata.json"
myFrame <- fromJSON(myFile)
str(myFrame)
write.csv(myFrame, "humans.csv", quote = F, row.names = F)

jsonData <- toJSON(myFrame)
jsonData
str(jsonData)

# rm(list = ls()) # plots 비워줌
rm(list = ls())
# dev.off() # val 비워줌
dev.off()

#####################################################################################

# KoNLP : 자연어 처리 패키지
# install.packages("KoNLP")
library(KoNLP)
library(jsonlite)

myFile <- "김주혁_naver_news.json"
myFrame <- fromJSON(myFile)
str(myFrame)
# nrow(myFrame)
# myFrame$description[1]

# 새로운 벡터 하나 만들어주고.
newData <- c()
# for문을 돌려야 하니 for문을 몇번 돌릴지. 추출해야함
# myFrame의 description 벡터를 뽑을것이니.
# 벡터의 크기만큼 for문을 돌려야 하므로 msgLen에 length()함수로 행수 뽑음.
msgLen <- length(myFrame$description)

# for문을 돌림.
for (idx in 1:msgLen) {
    newData <- c(newData, myFrame$description[idx])
}
newData

# 명사를 다빼옴.
someData <- sapply(newData, extractNoun, USE.NAMES = F)
someData

# list를 풀어버림
myCheckData <- unlist(someData)
# 벡터 총 갯수
length(myCheckData)
myCheckData

# 함수 를 필터에 지정하여 단어가 2이상 6이하 단어 추출 해줌.
# nchar(x) = myCheckData 의 값을 넣고 단어의 길이를 추출함. 그리고 오른쪽 조건에의하여
# true이면 뽑고 false이면 넘김
myCheckData <- Filter(function(x) { nchar(x) >= 2 }, myCheckData)
myCheckData <- Filter(function(x) { nchar(x) <= 6 }, myCheckData)
# 얼마나 추출 했는지.
length(myCheckData)
# 데이터 확인하기
myCheckData

# table로 만들어서 요약 해봄.
ta <- table(myCheckData)

# sort함수로 정렬 하기.
result <- sort(ta, decreasing = T)
result
# dataLen <- 20 # 워드 클라우드할 갯수
result <- head(result, length(result))

# 워드 클라우드 하기
# install.packages("wordcloud2")
# library(wordcloud2)
# remove.packages("wordcloud2")

# library(devtools)
# devtools::install_github("lchiffon/wordcloud2")

# 워드 클라우드2
wordcloud2(result, figPath = "a.png",size = 0.1, fontFamily = "Segoe UI", color = "random-dark", shuffle = T, rotateRatio = 0)