tidyverse-将命名向量转换为data.frame/tibble的首选方法

大量使用

tidyverse

时，我经常面临将命名向量转换为

数据帧

/

tibble

的挑战，其中列是向量的名称。
做这件事的首选方法是什么？
编辑：这与：和github问题有关

所以我想：

require(tidyverse)
vec <- c("a" = 1, "b" = 2)

用例示例：

require(tidyverse)
require(rvest)
txt <- c('<node a="1" b="2"></node>',
         '<node a="1" c="3"></node>')

txt %>% map(read_xml) %>% map(xml_attrs) %>% map_df(~t(.) %>% as_tibble)

require（tidyverse）
要求（rvest）
txt%map（读取xml）%%>%map（xml属性）%%>%map df（~t（%）%%>%as_-tible）

给

# A tibble: 2 × 3
      a     b     c
  <chr> <chr> <chr>
1     1     2  <NA>
2     1  <NA>     3

#一个tible:2×3
a、b、c
1     1     2  
2     1       3

这对我很有用：

c（“a”=1，b”=2）%%>%t（）%%>%tbl_df（）

有趣的是，您可以对列表使用

as_tible（）

方法在一次调用中完成此操作。请注意，这不是最佳做法，因为这不是导出的方法

tibble:::as_tibble.list(vec)

---

现在可以使用

bind_rows

（在

dplyr 0.7.0

中介绍）直接支持这一点：

library（tidyverse））
vec#A tibble:1 x 2
#>a b
#>    
#> 1     1     2

这段引语解释了这一变化：

bind_rows（）

和

bind_cols（）

现在接受向量。前者将它们视为行，后者视为列。行需要内部名称，如

c（col1=1，col2=2）

，而列需要外部名称：

col1=c（1，2）

。列表仍被视为数据帧，但可以使用

显式拼接，例如，
绑定行（！！！x）
（#1676）

通过此更改，它意味着用例示例中的以下行：

txt%%>%map（读取xml）%%>%map（xml属性）%%>%map\df（~t（%）%%>%as\u tible）

可以重写为

txt%%>%map（读取xml）%%>%map（xml属性）%%>%map（绑定行）

这也相当于

txt%%>%map（读取xml）%%>%map（xml属性）%%>%{bind\u rows（！！！）}

下面的示例演示了不同方法的等效性：


库（tidyverse）
图书馆（rvest）
txt%映射（xml\u属性）
#x、y和z是相同的
x%映射密度（~t（%）%%>%为可存储）
y%map\u df（绑定行）
z[1]正确
相同（y，z）
#>[1]是的
Z
#>#tibble:2 x 3
#>a、b、c
#>     
#> 1     1     2  
#> 2     1       3
惯用的方法是用
拼接向量tibble（）
调用中的code>使命名向量元素成为列定义：

库（TIBLE）
vec#A tibble:1 x 2
#>a b
#>    
#> 1     1     2

由（v0.3.0）于2019-09-14创建的（
如果有的话，您认为您所做的工作有什么不足（？）我问自己同样的问题，因为
bind_rows
不起作用，而
map_df（~t（%）%%>%as_tible）
。因此，直到现在，我转置、转换到字符串保留字符（而不是因子）的数据帧，然后将结果绑定在一起。不过，为这项常见任务提供一个快捷方式可能很好。@lukeA，我认为
bind_rows
已经更新，现在可以按照您希望的方式工作了。我对设置内部名称和引用外部名称之间的区别感到有点困惑。请看我的问题：
# A tibble: 2 × 3
      a     b     c
  <chr> <chr> <chr>
1     1     2  <NA>
2     1  <NA>     3

tibble:::as_tibble.list(vec)