将列表中的 NULL 更改为 NA 而不进行转换

Question

我有一个列表，我正在将其转换为数据框。该列表来自 API，它包含一些 NULL 值。在这个主题上有关于 SO 的问题 and here，但它们要么处理数据帧，要么在第二个 link 的情况下，鼓励 OP 首先转换为数据帧。我想保留列表结构。

我正在按以下方式解析它，这里是一些示例数据：

example <- list(
  list(
    ID = "1",
    Name = "Joe",
    Middle_name = "Alan",
    Surname = "Smith"
  ),
  list(
    ID = "2",
    Name = "Sarah",
    Middle_name = NULL,
    Surname = "Jones"
  ),
  list(
    ID = "3",
    Name = "Robert",
    Middle_name = "Myles",
    Surname = "McDonnell"
  )
)

N <- NA_character_

df <- tibble::tibble(
  id = purrr::map_chr(example, .null = N, "ID"),
  name = purrr::map_chr(example, .null = N, "Name"),
  middle = purrr::map_chr(example, .null = N, "Middle_name"),
  surname = purrr::map_chr(example, .null = N, "Surname")
)


> df
# A tibble: 3 x 4
     id   name middle   surname
  <chr>  <chr>  <chr>     <chr>
1     1    Joe   <NA>     Smith
2     2  Sarah   <NA>     Jones
3     3 Robert   <NA> McDonnell

看起来这个问题在 purrr repo 中有一些历史，但是当我使用像 is_empty() 或 compact() 这样的 purrr 函数时，我要么得到一个错误，要么没有工作。

有谁知道我如何实现这一点，最好是保持我在上面使用的 tibble & map_chr 方法？

Answer 1

您的示例确实适用于 purrr 的开发版本。

NULL 行导致方法出现问题，例如使用 dplyr::bind_rows，否则这些方法会将列表的列表折叠成小标题。删除 NULL 行的 work-around 是遍历并 flatten 每个列表。通过 map_df 循环绑定行并给出您想要的结果。

map_df(example, flatten)

# A tibble: 3 x 4
     ID   Name Middle_name   Surname
  <chr>  <chr>       <chr>     <chr>
1     1    Joe        Alan     Smith
2     2  Sarah        <NA>     Jones
3     3 Robert       Myles McDonnell

将列表中的 NULL 更改为 NA 而不进行转换

Change NULL to NA in list without transformation

null

r

purrr