使用 purrr 过滤列表中的值的嵌套数据框（列表列）答案

【问题标题】：filtering nested dataframe (list column) over values in list with purrr使用 purrr 过滤列表中的值的嵌套数据框（列表列）
【发布时间】：2019-02-10 01:42:38
【问题描述】：

我有一个包含列表列的数据框。我想在其包含的列unit 上过滤此（嵌套）列表列（data，包含数据框），并使用另一个列表（x）中包含的值。我想我已经很接近了，问题是我没有成功将列表x“转换”为过滤器语句的向量。任何提示都很棒！

library(tidyverse)

数据框：

df<- structure(list(data = list(structure(list(unit = c("A1", "A2"
), value = c("10", "10")), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"
), .Names = c("unit", "value"), row.names = c(NA, -2L)), structure(list(
  unit = c("B1", "B2", "A1"), value = c("10", "10", "10")), class = c("tbl_df", 
                                                                      "tbl", "data.frame"), .Names = c("unit", "value"), row.names = c(NA, 
                                                                                                                                       -3L)), structure(list(unit = c("C1", "B2"), value = c("10", "10"
                                                                                                                                       )), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), .Names = c("unit", 
                                                                                                                                                                            "value"), row.names = c(NA, -2L))), x = list(c("A1", "A2"), c("B1", 
                                                                                                                                                                                                                                                              "B2"), "C1")), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     -3L), .Names = c("data", "x"))

这仅适用于x 只有一个元素：

df1 <- df %>% 
  mutate(y=map(data, ~filter(., unit %in% x)))

flatten_chr 创建一个向量，包括所有 (!) 行的 x 中包含的值，而不是每行的列表。

df1 <- df %>% 
  mutate(y=map(data, ~filter(., unit %in% flatten_chr(x))))

关键问题似乎是如何将x 转换为每行的向量。

【问题讨论】：

标签： r purrr

【解决方案1】：

您可以使用map2() 来并行迭代data 和x，即逐行。

df %>%
  mutate(y= map2(data, x, ~ filter(..1, unit %in% ..2))) # using ..1/..2 instead of .x/.y, to avoid confusion 

# A tibble: 3 x 3
  data             x         y               
  <list>           <list>    <list>          
1 <tibble [2 × 2]> <chr [2]> <tibble [2 × 2]>
2 <tibble [3 × 2]> <chr [2]> <tibble [2 × 2]>
3 <tibble [2 × 2]> <chr [1]> <tibble [1 × 2]>

在此模式中，您不再需要 flatten_chr()，因为 x/..2 已经是映射函数内部的字符对象。

【讨论】：