r - 具有不同列类型的 tidyr::unnest()

Question

自从更新到 tidyr 版本 1.0.0 以来，我在取消嵌套数据帧列表时开始遇到错误。

错误出现是因为列表中的一些数据框包含一列所有 NA 值(逻辑)，而其他数据框包含相同的列但有一些字符值(字符)。具有所有 NA 值的列被编码为逻辑列，而其他列被编码为字符向量。

tidyr 早期版本的默认行为可以毫无问题地处理不同的列类型(至少我在运行脚本时没有遇到此错误)。

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 创建于 2019-10-11 (v0.3.0)}

Answer 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))

如果有多个列需要处理，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"))