我正在将许多源文件中的数据读取到嵌套的数据框中。某些列的数据类型不兼容,导致tidyr::unnest()
函数无法正常工作。
例如,下面是一个基于iris
数据集的嵌套数据框:
irisnested <- iris %>%
rename_all(tolower) %>%
group_by(species) %>%
nest()
要重新创建我的问题,请在嵌套数据框的data
列表列的子数据框中之一中更改列类型:
irisnested$data[[2]]$sepal.length <- as.character(irisnested$data[[2]]$sepal.length)
现在数据框不再可以取消嵌套:
irisnested %>%
unnest(data)
# Error in bind_rows_(x, .id) : Column `sepal.length` can't be converted from numeric to character
要纠正每个嵌套数据框中的列类型,我使用了一个匿名函数:
irisnested %>%
mutate(data = map(data,
function(dtf){
dtf$sepal.length = as.numeric(dtf$sepal.length)
return(dtf)
})) %>%
unnest(data)
现在可以再次取消嵌套数据帧。但是这个匿名函数看起来很复杂,我直觉必须要有另一种方法。是否有更好的方法来执行此修改,例如使用modify_at
?
答案 0 :(得分:3)
我们可以使用~
,以.x
的形式获取数据,然后使用mutate
更改感兴趣的列的类型
irisnested %>%
mutate(data = map(data, ~
.x %>%
mutate(sepal.length = as.numeric(sepal.length))))