私は次のようにティブルを持っています：
uuu <- structure(list(IsCharacter = c("a", "b"),
ShouldBeCharacter = list("One", "Another"),
IsList = list("Element1", c("Element2", "Element3"))
),
.Names = c("IsCharacter", "ShouldBeCharacter", "IsList"),
row.names = c(NA, -2L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))
uuu
## A tibble: 2 × 3
# IsCharacter ShouldBeCharacter IsList
# <chr> <list> <list>
#1 a <chr [1]> <chr [1]>
#2 b <chr [1]> <chr [2]>
すべての要素が同じ長さとタイプである「ShouldBeCharacter」のような列を「IsCharacter」のような列に変換し、残りの列はそのままにしておきたいと思います。
これまでのところ、問題を解決する次の関数がありますが、かなりハックに見えます。私が考えていないより良い解決策があるかどうか知りたいです：
lists_to_atomic <- function(data) {
# Elements of length larger than one should be kept as lists.
# So we compute the maximum length for each column
length_column_elements <- apply(data, 2,
function(x) max(sapply(x, function(y) length(y))))
# to_simplify will contain column names of class list and with all elements of length 1
to_simplify <- colnames(data)[length_column_elements == 1 & sapply(data, class) == "list"]
# Do the conversion
data[,to_simplify] <- tibble::as_tibble(lapply(as.list(data[,to_simplify]), function(x) {do.call(c, x)}))
return(data)
}
これが私が得た結果です。ShouldBeCharacter のタイプがどのように変更されたかに注意してください。
lists_to_atomic(uuu)
## A tibble: 2 × 3
# IsCharacter ShouldBeCharacter IsList
# <chr> <chr> <list>
#1 a One <chr [1]>
#2 b Another <chr [2]>
このas_tibble(lapply(as.list(... do.call(c,...)))行は私には複雑すぎるように見えますが、より単純な代替案が見つかりません。
lists_to_atomic関数の信頼性を高める簡素化はありますか?
アップデート
tidyr::unnestリスト型の列と長さ1の要素を使用することは考えていませんでしたが、@taavi-pの回答に従って、関数をこれに単純化することができました:
lists_to_atomic <- function(data) {
# Elements of length larger than one should be kept as lists.
# So we compute the maximum length for each column
length_column_elements <- apply(data, 2,
function(x) max(sapply(x, function(y) length(y))))
# to_simplify will contain column names of class list and with all elements of length 1
to_simplify <- colnames(data)[length_column_elements == 1 &
vapply(data,
FUN = function(x) "list" %in% class(x),
FUN.VALUE = logical(1))]
# Do the conversion
data2 <- tidyr::unnest_(data, unnest_cols = to_simplify)
data2 <- data2[, colnames(data)] # Preserve original column order
return(data2)
}