R 如何从包含数据帧的深度嵌套列表中创建数据帧？

在API和R的帮助下，我处理来自TMDb的数据。输出是一个包含n个列表的列表，其中包含数据帧本身。我不能处理嵌套列表，只喜欢一个数据帧

感觉好像我什么都试过了，但都没用

我的丑陋列表的可复制代码（假设此列表本身有超过400.000个列表）：

---

我希望你能以任何方式帮助我。我希望这是可以理解的。

这里有一个非常复杂的方法来做你想做的事情。您想要的

df2

只是

df1

，只删除了几列。对于带有性别的

df3

，您应该能够以类似于这些函数的方式访问它们

df <- data.frame(t(sapply(list,c)))

f_genre <- function(df_input){
    row_num <- c(1:nrow(df_input))
    for (i in row_num){
        temp <- Reduce(merge,df_input$genre[[i]]$name)
        temp_concat <- paste(temp$x,temp$y, sep=", ")
        df_input$genre[[i]] <- temp_concat
        df_final <<- df_input
    }
}


f_producer <- function(df_input)
{
    row_num <- c(1:nrow(df_input))
    for (i in row_num)
    {
        num_jobs <- c(1:length(df_input$cast[[i]]$crew$job))
        temp_producer_list <- list()
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) != 0)
        {
            for (job_num in num_jobs)
            {
                if(df_input$cast[[i]]$crew$job[job_num] == "Producer")
                {
                    temp_producer <- df_input$cast[[i]]$crew$name[job_num]
                    temp_producer_list <- c(temp_producer_list, temp_producer)
                    temp_producer_list <- paste(temp_producer_list,collapse=", ")
                }
            }
            df_input$Producer[[i]] <- temp_producer_list
        }
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) == 0)
        {
            df_input$Producer[[i]] <- NA
        }
        df_final <<- df_input
    }
}


f_director <- function(df_input)
{
    row_num <- c(1:nrow(df_input))
    for (i in row_num)
    {
        num_jobs <- c(1:length(df_input$cast[[i]]$crew$job))
        temp_director_list <- list()
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) != 0)
        {
            for (job_num in num_jobs)
            {
                if(df_input$cast[[i]]$crew$job[job_num] == "Director")
                {
                    temp_director <- df_input$cast[[i]]$crew$name[job_num]
                    temp_director_list <- c(temp_director_list, temp_director)
                    temp_director_list <- paste(temp_director_list,collapse=", ")
                }
            }
            df_input$Director[[i]] <- temp_director_list
        }
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) == 0)
        {
            df_input$Director[[i]] <- NA
        }
        df_final <<- df_input
    }
}



f_genre(df)
f_producer(df_final)
f_director(df_final)

df1 <- df_final[,-4]

---

df我认为您的主要问题是获得一个干净的数据帧，因此我们可以使用
map\u df
在lst中循环并创建一个数据帧。之后，您可以使用
选择
、
dplyr:：filter
、
tidyr:：spread
和
分隔行
来获取df1、df2、df3

library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)
map_df(lst,  
        ~ tibble(id = .x$id, 
                 revenue = .x$revenue, 
                 genre = ifelse(length(.x$genre$name)>1, paste(.x$genre$name, collapse = ','), .x$genre$name), 
                 cast = imap(.x$cast, 
                            ~ if(length(.x$id)==0) data.frame(id1=NA, name=NA, term='crew', job=c("Director", "Producer"), gender=NA, stringsAsFactors = FALSE) else 
                              data.frame(.x, term=.y, stringsAsFactors = FALSE))
                ) %>% 
          unnest(cast)
        ) -> df

#df1
df1 <- filter(df, term=='crew' & job %in% c("Director", "Producer")) %>% 
       group_by(id, job) %>% 
       mutate(name= paste(name[!is.na(name)], collapse = ',')) %>%   
       slice(1) %>% dplyr::select(-id1, -term, -gender) %>% 
       spread(key=job, value = name) %>% ungroup()

#df2
separate_rows(df1, Producer, sep = ',')

库（purrr）
图书馆（dplyr）
图书馆（tidyr）
地图测向（lst，
~tibble（id=.x$id，
收入=.x美元收入，
genre=ifelse（长度（.x$genre$name）>1，粘贴（.x$genre$name，折叠='，'），.x$genre$name），
cast=imap（.x$cast，
~if（length（.x$id）==0）data.frame（id1=NA，name=NA，term='crew'，job=c（“导演”、“制片人”），gender=NA，stringsAsFactors=FALSE）else
data.frame（.x，term=.y，stringsAsFactors=FALSE））
) %>% 
不耐烦（演员）
)->df
#df1
df1%
分组依据（id，职务）%>%
突变（名称=粘贴（名称[！is.na（名称）]，折叠='，'））%>%
切片（1）%%>%dplyr:：select（-id1，-term，-gender）%%>%
排列（键=作业，值=名称）%>%ungroup（）
#df2
单独的_行（df1，生产者，sep='，'）
非常感谢您的回答！我看起来很好，但是输出与我期望的输出不太一样，尽管非常感谢！真不敢相信。我希望我能把它复制到我原来的疯狂清单上。
df <- data.frame(t(sapply(list,c)))

f_genre <- function(df_input){
    row_num <- c(1:nrow(df_input))
    for (i in row_num){
        temp <- Reduce(merge,df_input$genre[[i]]$name)
        temp_concat <- paste(temp$x,temp$y, sep=", ")
        df_input$genre[[i]] <- temp_concat
        df_final <<- df_input
    }
}


f_producer <- function(df_input)
{
    row_num <- c(1:nrow(df_input))
    for (i in row_num)
    {
        num_jobs <- c(1:length(df_input$cast[[i]]$crew$job))
        temp_producer_list <- list()
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) != 0)
        {
            for (job_num in num_jobs)
            {
                if(df_input$cast[[i]]$crew$job[job_num] == "Producer")
                {
                    temp_producer <- df_input$cast[[i]]$crew$name[job_num]
                    temp_producer_list <- c(temp_producer_list, temp_producer)
                    temp_producer_list <- paste(temp_producer_list,collapse=", ")
                }
            }
            df_input$Producer[[i]] <- temp_producer_list
        }
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) == 0)
        {
            df_input$Producer[[i]] <- NA
        }
        df_final <<- df_input
    }
}


f_director <- function(df_input)
{
    row_num <- c(1:nrow(df_input))
    for (i in row_num)
    {
        num_jobs <- c(1:length(df_input$cast[[i]]$crew$job))
        temp_director_list <- list()
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) != 0)
        {
            for (job_num in num_jobs)
            {
                if(df_input$cast[[i]]$crew$job[job_num] == "Director")
                {
                    temp_director <- df_input$cast[[i]]$crew$name[job_num]
                    temp_director_list <- c(temp_director_list, temp_director)
                    temp_director_list <- paste(temp_director_list,collapse=", ")
                }
            }
            df_input$Director[[i]] <- temp_director_list
        }
        if (length(df_input$cast[[i]]$crew) == 0)
        {
            df_input$Director[[i]] <- NA
        }
        df_final <<- df_input
    }
}



f_genre(df)
f_producer(df_final)
f_director(df_final)

df1 <- df_final[,-4]

library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)
map_df(lst,  
        ~ tibble(id = .x$id, 
                 revenue = .x$revenue, 
                 genre = ifelse(length(.x$genre$name)>1, paste(.x$genre$name, collapse = ','), .x$genre$name), 
                 cast = imap(.x$cast, 
                            ~ if(length(.x$id)==0) data.frame(id1=NA, name=NA, term='crew', job=c("Director", "Producer"), gender=NA, stringsAsFactors = FALSE) else 
                              data.frame(.x, term=.y, stringsAsFactors = FALSE))
                ) %>% 
          unnest(cast)
        ) -> df

#df1
df1 <- filter(df, term=='crew' & job %in% c("Director", "Producer")) %>% 
       group_by(id, job) %>% 
       mutate(name= paste(name[!is.na(name)], collapse = ',')) %>%   
       slice(1) %>% dplyr::select(-id1, -term, -gender) %>% 
       spread(key=job, value = name) %>% ungroup()

#df2
separate_rows(df1, Producer, sep = ',')