首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

无法通过googleAnalyticsR导出超过1000行

使用 googleAnalyticsR 包从 Google Analytics 导出数据时,默认情况下每次请求的最大行数是 1000 行。这是由于 Google Analytics Reporting API 的限制。然而,你可以通过分页请求来获取超过 1000 行的数据。

以下是一个示例,展示了如何使用 googleAnalyticsR 包来分页获取超过 1000 行的数据:

安装和加载 googleAnalyticsR

首先,确保你已经安装并加载了 googleAnalyticsR 包:

代码语言:javascript
复制
install.packages("googleAnalyticsR")
library(googleAnalyticsR)

设置认证

你需要进行认证以访问你的 Google Analytics 数据:

代码语言:javascript
复制
ga_auth()

定义查询参数

定义你的查询参数,包括视图 ID、日期范围、维度和指标等:

代码语言:javascript
复制
view_id <- "YOUR_VIEW_ID"
date_range <- c("2023-01-01", "2023-01-31")
dimensions <- c("date", "pagePath")
metrics <- c("pageviews", "sessions")

分页获取数据

使用 google_analytics 函数进行分页请求:

代码语言:javascript
复制
library(dplyr)

# 初始化变量
all_data <- data.frame()
page_token <- NULL
max_rows <- 1000

repeat {
  # 获取数据
  ga_data <- google_analytics(
    viewId = view_id,
    date_range = date_range,
    dimensions = dimensions,
    metrics = metrics,
    max = max_rows,
    page_token = page_token
  )
  
  # 合并数据
  all_data <- bind_rows(all_data, ga_data)
  
  # 检查是否有下一页
  if (nrow(ga_data) < max_rows) {
    break
  }
  
  # 更新 page_token
  page_token <- ga_data$nextPageToken
}

# 查看结果
print(all_data)

解释代码

  1. 初始化变量all_data 用于存储所有获取的数据,page_token 用于存储分页标记,max_rows 设置为每次请求的最大行数(1000 行)。
  2. 循环请求数据:使用 google_analytics 函数请求数据,并将结果合并到 all_data 中。
  3. 检查是否有下一页:如果当前请求的数据行数小于 max_rows,则说明没有更多数据,退出循环。
  4. 更新 page_token:如果有更多数据,更新 page_token 以请求下一页的数据。

通过这种方式,你可以分页获取超过 1000 行的数据。请确保替换 "YOUR_VIEW_ID" 为你的实际视图 ID。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • 机器学习能诊断病情,还能预测患者出院后的情况?

    随着数据量以及计算机性能的不断提升,机器学习技术正逐渐渗透于各行各业中。计算机视觉、自然语言处理、机器人等领域基本上已经被机器学习算法垄断,正逐步向教育、银行、医疗等传统行业扩张。医疗行业应用AI也比较火热,比如利用AI检测癌症、驱动新药发现引擎、基因检测等。而脓毒症(Sepsis)是一种医疗行业常见的并发症,本文将使用机器学习预测脓毒症患者的出院后情况。 脓毒症是指因感染因素引起的全身炎症反应综合征,严重时可导致器官功能障碍或循环障碍,是严重创伤、烧伤、休克、感染和外科大手术等常见的并发症,因为其症状和发烧、低血压等其它常见疾病非常相像,很难被早期发现,如果不及时治疗,可进一步发展为感染性休克,其住院死亡率超过40%,相当危险。 了解脓毒症患者的最高死亡风险对临床医生的优先护理是有帮助的。团队与Geisinger健康护理系统的研究人员合作,使用历史电子健康记录数据(EHR)建立模型来预测脓毒症住院患者在住院期间或出院后90天的全因死亡率(all-cause mortality)。该模型可以指导医疗团队为那些预测为高概率死亡的患者进行仔细监测,并采取有效预防措施。

    02

    自动化检测工具助力GJB 8114-2013 C/C++语言编程安全子集标准落地应用

    2013年7月10日,中国人民解放军总装备部发布了中华人民共和国国家军用标准GJB 8114,全称为GJB 8114-2013《C/C++语言编程安全子集》,提出软件编程标准,以提高国家军用软件的安全性,并作为静态规则检查的依据。GJB 8114的提出源于2005年发布的GJB 5369,全称为GJB 5359-2005《航天型号软件C语言安全子集》是航天领域嵌入式C语言的编程标准,GJB 8114对原有的规则进行了升级和扩充,扩展了应用场景,适用于所有军用软件开发,同时明确的提出了C语言的编程规范和C++语言的编程规范内容,即标准中的第五章规定C和C++语言编程时应该遵守的共同准则,第六章规定C++语言编程时应遵守的专用准则,其中C 和 C++共用的强制准则共124条,C++专用的强制准则28条,C 和 C++共用的建议准则41条,C++专用的建议准则11条。标准总计204条。标准中每条准则采取固定格式描述,并给出违背和遵循正反两个示例,以供开发人员和评测中心参照。

    04
    领券