tidyr：：unnest()与不同的列类型

oalqel3c 于 2023-10-13 发布在其他

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自从更新到tidyr版本1.0.0后，我开始在取消嵌套一个嵌套列表时出错。
该错误是因为列表中的某些 Dataframe 包含一个列，其中所有NA值（逻辑），而其他 Dataframe 包含相同的列，但具有一些字符值（字符）。具有所有NA值的列被编码为逻辑，而其他列被编码为字符向量。
tidyr早期版本的默认行为处理不同的列类型没有问题（至少我在运行脚本时没有得到这个错误）。
我可以从tidyr::unest()内部解决这个问题吗？
可重复的示例：

library(tidyr)

a <- tibble(
  value = rnorm(3),
  char_vec = c(NA, "A", NA))

b <- tibble(
  value = rnorm(2),
  char_vec = c(NA, "B"))

c <- tibble(
  value = rnorm(3),
  char_vec = c(NA, NA, NA))

tibble(
  file = list(a, b, c)) %>% 
  unnest(cols = c(file))
#> No common type for `..1$file$char_vec` <character> and `..3$file$char_vec`
#> <logical>.

创建于2019-10-11由reprex package（v0.3.0）

来源：https://stackoverflow.com/questions/58337311/tidyrunnest-with-different-column-types

2条答案

按热度按时间

mcvgt66p1#

您可以在取消嵌套之前一步将所有相关列转换为字符。

tibble(
  file = list(a, b, c)) %>% 
  mutate(file = map(file, ~ mutate(.x, char_vec = as.character(char_vec)))) %>%
  unnest(cols = c(file))

如果有几个列需要处理，您可以这样做：

tibble(
  file = list(a, b, c)) %>% 
  mutate(file = map(file, ~ mutate_at(.x, vars(starts_with("char")), ~as.character(.))))

后一示例的数据：

a <- tibble(
  value = rnorm(3),
  char_vec = c(NA, "A", NA),
  char_vec2 = c(NA, NA, NA))

b <- tibble(
  value = rnorm(2),
  char_vec = c(NA, "B"),
  char_vec2 = c("C", "A"))

c <- tibble(
  value = rnorm(3),
  char_vec = c(NA, NA, NA),
  char_vec2 = c("B", NA, "A"))

赞(0）回复(0）举报 2023-10-13

ryevplcw2#

有一个类似的问题，遇到了这个线程。我相信，在purrr > 1.0.0的情况下，公认的答案不再起作用。
如果你有问题，你可以使用rbind：