R中data.frame的多级嵌套列表答案

【问题标题】：Nested list with mutiple levels to data.frame in RR中data.frame的多级嵌套列表
【发布时间】：2020-10-29 02:42:39
【问题描述】：

从 API 中，我得到了一个复杂且大的列表，该列表深度嵌套，并且包含 ueven 个元素。

我使用 map 来获取我想要的数据，但我想将结果列表转换为数据框，请参见下面的代码。有什么指点吗？

# Example structure
list <- list(
  Player1 = c("D" = "2020-05-13",
              "T" = "Test 1",
            c("Common" = list(c("X" = 300,
                         "Y" = 345,
                         "Z" = 500)))),
  Player2 = c("D" = "2020-05-13",
            "T" = "Test 2",
            c("Common" = list(c("X" = 320,
                                "Y" = 365,
                                "Z" = 300)))))

# Desired output 
df <- data.frame(
  player = c("Player1", "Player 2"),
  D = c("2020-05-13", "2020-05-13"),
  T = c("Test 1", "Test 2"),
  X = c(300, 320),
  Y = c(345, 365),
  Z = c(500, 300))

【问题讨论】：

标签： r json list dictionary nested

【解决方案1】：

您可以使用类似的方法将 api 响应直接转换为数据帧。你可以试试。

response <- POST(url,body  = arg, encode = "json")
cwr_json <- fromJSON(httr::content(response, "text"), flatten = TRUE)
df <- data.frame(cwr_json)

【讨论】：

【解决方案2】：

使用purrr 包的方法。

library(purrr)

map_dfr(list1, as.data.frame, .id = 'player')

【讨论】：

【解决方案3】：

在 Base-R 中

as.data.frame(t(sapply(list,unlist)))

                 D      T Common.X Common.Y Common.Z
Player1 2020-05-13 Test 1      300      345      500
Player2 2020-05-13 Test 2      320      365      300

【讨论】：

【解决方案4】：

使用来自tidyr的unnest_wider

library(tidyr)
library(tibble)
tibble(col1 = list, player = names(col1)) %>% 
     unnest_wider(c(col1)) %>%
     unnest_wider(c(Common))
# A tibble: 2 x 6
#  D          T          X     Y     Z player 
#  <chr>      <chr>  <dbl> <dbl> <dbl> <chr>  
#1 2020-05-13 Test 1   300   345   500 Player1
#2 2020-05-13 Test 2   320   365   300 Player2

【讨论】：