使用带有 NULL 值的 tidyr unnest答案

【问题标题】：using tidyr unnest with NULL values使用带有 NULL 值的 tidyr unnest
【发布时间】：2018-04-23 19:17:26
【问题描述】：

我将一个 JSON 文件转换为具有嵌套列表结构的 data.frame，我想取消嵌套和展平它。列表中的一些值是 NULL，unnest 不接受。如果我用只有 NA 值的 data.frame 结构替换 NULL 值，我会得到所需的结果。

以下是我的问题的简化示例。我试图用 NA data.frame 替换 NULL 值，但由于嵌套结构而没有管理。我怎样才能达到预期的效果？

例子

library(tidyr)
input1 <- data.frame(id = c("c", "d", "e"), value = c(7, 8, 9))
input2 <- NULL
input3 <- data.frame(id = c(NA), value = c(NA))

df <- dplyr::tibble(
a = c(1, 2),
b = list(a = input1, c = input2))  
unnest(df)

给出错误“错误：每一列必须是向量列表或数据框列表 [b]”

df2 <- dplyr::tibble(
a = c(1, 2),
b = list(a = input1, c = input3))  
unnest(df2)

提供所需的输出。

【问题讨论】：

在tidyr 1.0.0 中修复；见github.com/tidyverse/tidyr/issues/436

标签： r tidyr unnest

【解决方案1】：

我们可以在这里使用purrr 中的map_lgl。如果您不关心带有NULL 的那些行，您可以简单地使用filter 和unnest 删除它们：

library(tidyverse)

df %>% 
  filter(!map_lgl(b, is.null)) %>% 
  unnest() 
#> # A tibble: 3 x 3
#>       a     id value
#>   <dbl> <fctr> <dbl>
#> 1     1      c     7
#> 2     1      d     8
#> 3     1      e     9

如果您想保留这些行，可以在取消嵌套后使用right_join 将它们带回来：

df %>% 
  filter(!map_lgl(b, is.null)) %>% 
  unnest() %>% 
  right_join(select(df, a))
#> Joining, by = "a"
#> # A tibble: 4 x 3
#>       a     id value
#>   <dbl> <fctr> <dbl>
#> 1     1      c     7
#> 2     1      d     8
#> 3     1      e     9
#> 4     2   <NA>    NA

数据

input1 <- data.frame(id = c("c", "d", "e"), value = c(7, 8, 9))
input2 <- NULL
input3 <- data.frame(id = c(NA), value = c(NA))

df <- dplyr::tibble(
  a = c(1, 2),
  b = list(a = input1, c = input2)
)

【讨论】：

【解决方案2】：

正如上面@Frank 所指出的，从tidyr 1.0.0 开始，这可以使用keep_empty 参数来实现

library(tidyr)

input1 <- data.frame(id = c("c", "d", "e"), value = c(7, 8, 9))
input2 <- NULL

df <- tibble::tibble(
  a = c(1, 2),
  b = list(a = input1, c = input2)
)

unnest(df, cols = b, keep_empty = TRUE)
#> # A tibble: 4 x 3
#>       a id    value
#>   <dbl> <chr> <dbl>
#> 1     1 c         7
#> 2     1 d         8
#> 3     1 e         9
#> 4     2 NA       NA

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021 年 9 月 24 日创建}

【讨论】：