r - 从树递归创建 data.frame 的正确方法

Question

我想创建一个平面 data.frame来自 R 中的一棵树。

树由一个列表表示，每个列表包含一个名为 children 的键。其中包含更多子项的更多列表。

tree <-
  list(name="root",
       parent_name='None',
       children=list(
         list(parent_name="root", name="child1", children=list()),
         list(parent_name="root", name="child2", children=list(list(parent_name="child2", name="child3", children=c())))
       )
      )

我想把它“压平”成 data.frame具有以下结构:

    name parent_name
1   root        None
2 child1        root
3 child2        root
4 child3      child2

我可以使用以下递归函数完成此操作:

walk_tree <- function(node) {
  results <<- rbind(
    results,
    data.frame(
      name=node$name,
      parent_name=node$parent_name,
      stringsAsFactors=FALSE
    )
  )

  for (node in node$children) {
    walk_tree(node)
  }
}

这个函数工作正常，但需要我声明一个 results data.frame函数外:

results <- NULL
walk_tree(tree)
results # now contains the data.frame as desired

此外，使用 <<-当 walk_tree 时，运算符会导致以下警告发生函数作为一个函数包含在一个包中:

Note: no visible binding for '<<-' assignment to 'results'

使用 <-运算符没有( results 在运行 NULL 后评估为 walk_tree )。

递归构建 data.frame 的正确方法是什么？从 R 中的一棵树？

Answer 1

一种方法是将所有具有“names”和“parent_name”的节点聚集在一起，并用它们制作一个数据框。

#Flatten the nested structure
u_tree <- unlist(tree)

#Gather all the indices where name of the node is equal to parent_name
inds <- grepl("parent_name$", names(u_tree))

#Add them in a dataframe
data.frame(name = u_tree[!inds], parent_name = u_tree[inds])

#    name parent_name
#    root        None
#2 child1        root
#3 child2        root
#4 child3      child2