JSON到數據表：如何避免NULL列被自動刪除？大家好，
我正在使用 JMP 15 並讓 JSL 通過 Http Request() 檢索 JSON 有效負載，通過 Char to Blob() 運行它，然後在數據表中 open() 它。 JSON 負載內容是動態的，但始終可映射為表格格式（行和列）。
問題：如果 JSON 中的任何鍵都具有 NULL 值，則它們不會包含在數據表中（即，不會為這些鍵創建任何列）。 這是有問題的，因為我希望 JSON 中的所有鍵都顯示為數據表中的列，無論所有值是否為 NULL。
如果我將有效負載保存在本地文件中並直接使用 Open() 打開它，我會得到所需的結果：一個數據表，其中所有鍵都轉換為列，並且所有 NULL 值都顯示為 NULL。 但是，這不適用於我的用例。
這是複制該問題的基本 JSL。 我使用 Load Text File() 檢索數據，而不是 Http Request()，這給出了相同的結果。 附加文件“data.json”。
dt1 = Open("/Users/abc/data.json", JSON ); // works as desired
raw = Load Text File("/Users/abc/data.json");
jsonblob = Char To Blob( raw );
dt2 = open(jsonblob, "JSON", Guess("wide")); // does not work as desired -- drops all-NULL columns誰能建議一種將變量中的 JSON 轉換為保留全 NULL 鍵的數據表的方法？
謝謝！
安迪
分享和交流結果回复：JSON 到數據表：如何避免 NULL 列被自動刪除？沒有元素的 JSON 數組對於 JMP 來說是有問題的。一種選擇是用至少有一個子級的數組替換空數組。您可以將該子項設為空或使用缺失值字符 - [.]。我認為這意味著您將不再擁有有效的 JSON，但 JMP 16 仍會讀取它，並且目前沒有計劃破壞該行為。使用 null 將創建字符列，使用缺失值將創建數字列。如果您知道 JSON 中沒有包含 [] 的字符串數據，那麼您可以簡單地進行此更改
raw = Load Text File("$downloads/data.json");
jsonblob = Char To Blob( substitute(raw,"[]",".") );
dt2 = open(jsonblob, "JSON", Guess("wide"));
如果您確實想防止在 JSON 字符串中替換 []，則需要多幾行 jsl 來跳過字符串，但應該不會太難。
回复：JSON 到數據表：如何避免 NULL 列被自動刪除？感謝您的備註， @Craige_Hales 。我已向開發團隊報告了第 1 條中指出的缺陷，以便在 JMP 的未來版本中考慮。
就其價值而言，這些似乎不會刪除 JMP 14.3 中的空列。
raw = Load Text File( "$DOWNLOADS/data.json" );
jsonblob = Char To Blob( raw );
dt2 = Open( jsonblob, "JSON", Guess( "wide" ) );
JSON To Data Table( raw, Guess( "wide" ) );
回复：JSON 到數據表：如何避免 NULL 列被自動刪除？如果您可以控制 json 的源並且可以將其作為真正的 pandas 格式獲取，
orient='table' (in python code)
可能是一個不錯的選擇。 JMP 的導入可以使用其中一些元數據。 JMP 也可以讀取其他方向。
https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_json.html
回复：JSON 到數據表：如何避免 NULL 列被自動刪除？- 好的，我認為寬選項是正確的選擇，並且從導入中刪除所有缺失的列是一個錯誤。@Wendy_Murphrey這肯定會讓事情變得複雜。
- 如果您知道所有可能的列，並且 JSON 中只有一個子集，則可以在 JSON 設置中列出所有這些列。 首先做一個小測試，看看它是否按照您需要的方式工作（我不確定您是否會獲得完整的列集或僅獲得 JSON 中出現的子集。）
- 仍然可以訪問以前版本的 JSON 導入代碼；指定 JSON（不帶 JSON SETTINGS 或 Guess 參數）可能會執行您想要的操作。
blob=loadtextfile("$DESKTOP/data.json",blob);
Open(blob,JSON)- JSON 看起來與任何 pandas 格式都不完全相同。 但 pandas 選項似乎確實檢索了您想要的列名；如果沒有其他辦法，這可能是動態創建 JSON 設置的起點，以便第二次導入真正獲取數據。
- 據我所知，沒有關於 JSON 設置的具體文檔；它旨在由嚮導編寫並且仍然是人類可讀的。 它與嚮導對話框值匹配，並且那裡有一些文檔。
- 我很確定 ImportSettings 是由 CSV 導入使用的，也許還有其他東西。 JSON 嚮導不使用它們。
（更新：一些小修改）
回复：JSON 到數據表：如何避免 NULL 列被自動刪除？感謝您的建議，克雷格。 我嘗試了它們並有一些後續問題：
1.將Guess從“wide”更改為“pandas”確實成功地在數據表中包含了NULL列——不幸的是，它引入了一個新問題：數據表的每一行都重複了JSON數據的最後“行”（參見附件“pandas.png”——批號 21055 重複兩次，批號 21054 不包括在內。 我用更大的數據集複製了相同的行為）。
是否有任何其他 Open() 參數或配置可以糾正此問題？
2. 我能夠使用嚮導成功導入 data.json 文件，包括 NULL 列——但是，它生成的腳本特定於 data.json 中的有效負載（請參閱附件中的“script_view.png”）。 我的用例更為一般——我的 JSL 接收的有效負載在列數和列標籤方面會有所不同。 有沒有辦法使用嚮導的輸出來創建更通用的配置選項？ 或者是我手動迭代有效負載並逐列構建數據表的唯一選擇？
2b. 與此相關——您能給我指出有關在 Open() 中使用“JSON 設置”參數的任何文檔嗎？ 我在語法參考或腳本索引中找不到任何內容（當我搜索“JMP JSL“JSON 設置””時，最熱門的是我在此論壇上的上一個問題）。
3. 有沒有辦法強制 Open() 將空列導入為數字？ 我在導入設置中嘗試了“將空列視為數字 (1)”，它導致 data.json 文件被視為單行/記錄（請參閱“pandas_numeric.png，附件），所以我假設我正在做有什麼不正確的。
謝謝！
安迪
回复：JSON 到數據表：如何避免 NULL 列被自動刪除？我在下面寫了一個可能有幫助的答案，然後我意識到有一個簡單的答案你應該首先嘗試。 該數據似乎是 pandas 格式之一，因此將“wide”更改為“pandas”。
如果結果是錯誤的，請嘗試...
使用嚮導顯式選擇列，然後使用該腳本。
You'll probably want the stack option too.You'll probably want the stack option too.您可能也需要堆棧選項。
我還將行生成器從 root 更改為 items，因為它更正確一些。 可能不會產生真正的影響。
為“行”選擇的項目會導致每次出現該項目時都會將新行寫入數據表。 打開統計，你可以看到重複2次的項目。
