Question

自从tidyr版本1.0.0更新以来，取消嵌套数据帧列表时，我开始收到错误消息。

出现错误是因为列表中的某些数据框包含具有所有NA值（逻辑）的列，而其他数据框包含相同的列但具有某些字符值（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的早期版本的默认行为可以毫无问题地处理不同的列类型（至少在运行脚本时没有出现此错误）。

我可以从tidyr::unest()内部解决此问题吗？

可复制的示例：

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>.

^{由reprex package（v0.3.0）于2019-10-11创建}

Answer 1

您可以在取消嵌套之前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))

如果有几列需要处理，您可以执行以下操作：

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

后一个示例的数据：

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"))

tidyr :: unnest（）具有不同的列类型

1 个答案: