Question

我正在使用一个似乎返回格式错误的数据的API。 API应该返回嵌套的数据帧，但有时也会返回空列表：

column_name
<list>
<data.frame [1 × 5]>                
<data.frame [0 × 0]>                
<data.frame [0 × 0]>                
<list [0]>
...

此步骤之后，我想使用unnest来使用下游嵌套数据帧中的数据。但是，空列表阻止了这种情况的发生。我想到的是：

（1）测试行条目是否为空列表
（2）如果是，则转换为空数据框；如果没有，请照原样

但是，由于数据框是一个列表，我测试空列表的常用方法已经有些平淡。目前，我正在考虑结合使用identical或all.equal与dim进行测试。即，如果条目的尺寸为[1,1]，则将该条目替换为空的数据框。

（我想知道如果我有一个尺寸为[1,1]的数据框，但实际上也有数据...）

这是最R的方式吗？我已经从其他地方的API中看到了这种行为，因此我需要在多个地方使用此功能。

请注意，如果影响答案，我正在使用tidyverse。

Answer 1

数据帧是特殊的list，但类是dataframe。您可以通过以下方式测试课程：

class(data.frame()) == "list"
> FALSE
class(list()) == "list"
> TRUE

Answer 2

这是使用map和if的一个选项

library(dplyr)
library(purrr)  
ir %>% mutate(data1=map(data, ~if(is.null(dim(.x))) data.frame() else .x)) %>% 
       unnest(data1)

数据：提供复制过去的可复制数据总是有用的

ir <- iris %>% group_by(Species) %>% nest()
ir$data[[2]]<-list()

Answer 3

从API获取数据后，通常更容易清除数据。然后，接下来的一切都可以依靠安全的假设。

在此示例中，创建一个函数，该函数使用API的响应返回格式一致的tbl。每个tbl将具有相同的列，但是如果其中一些不在响应中，则可能会用NA填充。

library(tidyr)
library(dplyr)

response_to_df <- function(id = NA_real_,
                           country = NA_character_,
                           wealth = NA_real_,
                           ... # Catch extra columns you don't want
                           ) {
  tibble(id = id, country = country, wealth = wealth)
}

prepare_response_df <- function(response) {
  do.call(response_to_df, response)
}

responses <- list(
  tibble(id = 1:2, country = c("US", "DE"), wealth = c(95, 84)),
  list(),
  tibble(id = 3)
)

tibble(res = responses) %>%
  mutate(nicer = lapply(res, prepare_response_df)) %>%
  unnest(nicer)
# # A tibble: 4 x 3
#      id country wealth
#   <dbl> <chr>    <dbl>
# 1     1 US          95
# 2     2 DE          84
# 3    NA NA          NA
# 4     3 NA          NA

区分空白列表或空白数据框

3 个答案: