こんな話があって、Yahoo提供の電力使用状況APIで遊ぶ - Qiita、こんな記事を書いた。のだけども、リストの操作に慣れていないせいもあってかなんか汚い。
というわけでR上でのリストオブジェクトの扱いをよしなにしてくれるrlistパッケージに触れてみた。
結論: rlistべんり・しゅごい。
rlist、いろいろ関数あって複雑だけど、基本的なところだけでも抑えておけば神に近づける気がする
というわけで上記のrpubs記事と同じことをrlistを使ってやってみる。
# 使用するパッケージ
library("rlist")
library("dplyr")
api.key <- APIキー
area <- c("hokkaido", "tohoku", "tokyo", "chubu", "kansai", "kyushu")
url <- paste("http://setsuden.yahooapis.jp/v1/Setsuden/latestPowerUsage?appid=", api.key, "&area=%s&output=json", sep = "") %>%
sprintf(area) %>%
list.load("json") %>%
list.ungroup() # このへんがみそ
str(url) # ↓値は省略する
# List of 6
# $ ElectricPowerUsage:List of 5
# ..$ Area : chr "hokkaido"
# ...
# $ ElectricPowerUsage:List of 5
# ..$ Area : chr "tohoku"
# ... 以下略
rlistにある関数ではAPIにあるパラメータ名を直接扱えるのでストレスが軽減する。パラメータ名を知りたいときは
list.names(url$ElectricPowerUsage)
# [1] "Area" "Usage" "Capacity" "Date" "Hour"
要素を確認
list.table(url, Area)
# Area
# chubu hokkaido kansai kyushu tohoku tokyo
# 1 1 1 1 1 1
各電力会社のデータはurl[[i]]に格納されており、次はこのリストからlist.mapv関数を使って値を取り出す。例によって、数値が文字列になっているので。data.frame関数で結合し、使用量 / 供給量の割合のtransform関数で型変換usage.pctという列を新たに追加して、resというデータフレームを作成。
data.frame(area,
usage = list.mapv(url, Usage$`$`, use.names = FALSE),
capacity = list.mapv(url, Capacity$`$`, use.names = FALSE)) %>%
dplyr::mutate(usage.pct = usage / capacity * 100) -> res
可視化はrpubsと同じなので省略。水準を入れ替えたいときはres$area <- area %>% factor(area)を忘れずに。