在r中以整洁的方式从列表列到数据帧

问题： 我想将列从命名列表转换为数据帧。但是现在只有9项，当列表中的变量最多为120时，在其他情况下会出现问题那么，有没有一种有效的方法来提取列表中的所有变量，而不逐个调用所有变量？

这是

FOO的
DPUT
：

foo#A tibble:3x2
#>列a列b列
#>                 
#>1A
#>2 b
#>3 c
str（foo[1，]）
#>类“tbl_df”、“tbl”和“data.frame”：1 obs。共有2个变量：
#>$column_a:chr“a”
#>$column_b：1个列表
#>..$：9人名单
#>   .. ..$ 国家代码：chr“US”
#>   .. ..$ 网址：chr“https://api.twitter.com/1.1/geo/id/c3f37afa9efcf94b.json"
#>   .. ..$ 国家：chr“美国”
#>   .. ..$ 地点类型：chr“城市”
#>   .. ..$ 边界框：2个的列表
#>   .. .. ..$ 类型：chr“多边形”
#>   .. .. ..$ 坐标：num[1,1:4,1:2]-97.9-97.9-97.6-97.630.1。。。
#>   .. ..$ 全名：chr“德克萨斯州奥斯汀”
#>   .. ..$ 属性：命名列表（）
#>   .. ..$ id:chr“c3f37afa9efcf94b”
#>   .. ..$ 姓名：chr“奥斯汀”

解决方案A:解决方案是调用列表中所有变量的名称，并使用
map\u chr
逐个提取它们

foo%>%
变异(
国家代码=地图颜色（b列，“国家代码”），
国家=map\U chr（b列，“国家”）
)
#>#tibble:3 x 4
#>列a列b国家/地区代码国家/地区
#>                                  
#>1美国
#>2 b乌干达
#>3 c美国

解决方案B:接下来，解决方案是在
mutate
中调用两次
map
函数。但我没有成功：

foo%>%
变异（回购信息=列b%>%
地图（~.x%>%
地图测向（`[`，c（“国家/地区代码”，“国家”）））%>%
选择（-column_b）%>%
unnest（）
#>#tibble:6 x 10
#>列\u国家代码url国家地点\u类型边界\u框全名\u
#>                                    
#>1A
#>2A
#>3 b
#>4 b
#>5 c
#>6 c
#>#…还有3个变量：属性、id、名称

由（v0.3.0）于2019-08-19创建的一个选项是在提取列后，将其转换为一个
tible
，然后执行
unest

library(dplyr)
library(tidyr)
foo %>%
   mutate(out = map(column_b,   ~ .x[c( "country_code", "country")] %>% 
               as_tibble)) %>% 
   unnest(out)
# A tibble: 3 x 4
#  column_a column_b         country_code country      
#  <chr>    <list>           <chr>        <chr>        
#1 a        <named list [9]> US           United States
#2 b        <named list [9]> UG           Uganda       
#3 c        <named list [9]> US           United States

库（dplyr）
图书馆（tidyr）
foo%>%
mutate（out=map（列b，~.x[c（“国家代码”，“国家”）]%>%
作为（不可分割的））%>%
不耐烦（不耐烦）
#一个tibble:3x4
#列a列b国家/地区代码国家/地区
#                                 
#1美国
#2 b乌干达
#3 c美国


如果我们需要提取完整的列

library(tibble)
foo %>%
    mutate(out = map(column_b, enframe)) %>% 
    unnest(out) %>% 
    spread(name, value) %>%
    unnest(setdiff(names(.), c("column_b", "attributes","bounding_box")))
# A tibble: 3 x 11
#  column_a column_b      attributes     bounding_box    country    country_code full_name    id         name     place_type url                             
#  <chr>    <list>        <list>         <list>          <chr>      <chr>        <chr>        <chr>      <chr>    <chr>      <chr>                           
#1 a        <named list … <named list [… <named list [2… United St… US           Austin, TX   c3f37afa9… Austin   city       https://api.twitter.com/1.1/geo…
#2 b        <named list … <named list [… <named list [2… Uganda     UG           Wakiso, Uga… 0092409a6… Wakiso   admin      https://api.twitter.com/1.1/geo…
#3 c        <named list … <named list [… <named list [2… United St… US           Bloomington… 080b8d854… Bloomin… city       https://api.twitter.com/1.1/geo…

库（TIBLE）
foo%>%
突变（out=map（列b，enframe））%>%
未测试（输出）%>%
排列（名称、值）%>%
unnest（setdiff（名称（.）、c（“列b”、“属性”、“边界框”））
#一个tibble:3x11
#列a列b属性边界框国家代码全名id名称地点类型url
#                                                                                                  
#1a这里有一个
jsonlite
技巧（来回转换以使用来自json的
功能）。

另外，数据最初是JSON吗？如果是，直接从JSON（flatte=TRUE）
读取可能更明智

library(jsonlite)

foo$column_b %>% 
  toJSON(auto_unbox = TRUE) %>% 
  fromJSON(flatten = TRUE) 
# Observations: 3
# Variables: 9
# $ country_code             <chr> "US", "UG", "US"
# $ url                      <chr> "https://api.twitter.com/1.1/geo/id/c3f37afa…
# $ country                  <chr> "United States", "Uganda", "United States"
# $ place_type               <chr> "city", "admin", "city"
# $ full_name                <chr> "Austin, TX", "Wakiso, Uganda", "Bloomington…
# $ id                       <chr> "c3f37afa9efcf94b", "0092409a629e836c", "080…
# $ name                     <chr> "Austin", "Wakiso", "Bloomington"
# $ bounding_box.type        <chr> "Polygon", "Polygon", "Polygon"
# $ bounding_box.coordinates <list> [<array[1 x 4 x 2]>, <array[1 x 4 x 2]>, <a…

library（jsonlite）
foo$column_b%>%
toJSON（auto_unbox=TRUE）%%>%
fromJSON（展平=TRUE）
#意见：3
#变量：9
#$country_代码“US”、“UG”、“US”
#$url“https://api.twitter.com/1.1/geo/id/c3f37afa…
#$国家“美国”、“乌干达”、“美国”
#$place_类型“城市”、“管理”、“城市”
#$full_名称“德克萨斯州奥斯汀”、“乌干达瓦基索”、“布卢明顿……”…
#$id“c3f37afa9efcf94b”、“0092409a629e836c”、“080…”…
#$name“奥斯汀”、“瓦基索”、“布鲁明顿”
#$bounding\u box.type“Polygon”、“Polygon”、“Polygon”
#$bounding\u box.坐标[，这似乎是一个非常好的方法！有没有办法避免逐个调用所有变量？请发布此解决方案？这将非常好。提前感谢！@TitoSanz如果您有其他方法需要选择或排除列，您可以使用一些
dplyr
选择帮助程序或基本方法，但这应该在您的q中uestion@TitoSanz对我来说，它在
dpyr\u 0.8.3
purrr-0.3.2
和
tidyr
'0.8.3.9000'@TitoSanz上运行良好。我使用的是
tidyr
的开发版本。unest来自tidyr。因此，行为可能会改变吗