tidyr::unnest() 具有不同的列类型答案

【问题标题】：tidyr::unnest() with different column typestidyr::unnest() 具有不同的列类型
【发布时间】：2020-02-08 17:58:14
【问题描述】：

自从更新到tidyr 1.0.0 版后，我开始在取消嵌套数据框列表时遇到错误。

出现错误是因为列表中的某些数据框包含一个包含所有 NA 值（逻辑）的列，而其他数据框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收到此错误）。

我可以从tidyr::unest() 内部解决这个问题吗？

可重现的例子：

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 年 10 月 11 日创建}

【问题讨论】：

您仍然可以使用旧的unnest 和tibble(file = list(a, b, c)) %>% unnest_legacy(file)
或者把这个放在mutate(file = map(file, ~ mutate(.x, char_vec = as.character(char_vec))))之间
unnest <- unnest_legacy 之前 tibble ...
感谢 cmets，他们都很有帮助。 @Humpelstielzchen - 你能提交答案吗？我认为你的解决方案是最好的长期解决方案。干杯。

标签： r tidyr unnest

【解决方案1】：

您可以在取消嵌套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(.))))

后一个例子的数据：

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"))

【讨论】：