在R中取消列表并连接

我希望在

tible

中取消嵌套（展平？）并连接文本字符串（逗号分隔）。示例数据：

library(tidyverse)

tibble(person = c("Alice", "Bob", "Mary"), 
          score = list(c("Red", "Green", "Blue"), c("Orange", "Green", "Yellow"), "Blue"))

# A tibble: 3 x 2
  person score    
  <chr>  <list>   
1 Alice  <chr [3]>
2 Bob    <chr [3]>
3 Mary   <chr [1]>

库（tidyverse）
tibble（person=c（“爱丽丝”、“鲍勃”、“玛丽”），
分数=列表（c（“红色”、“绿色”、“蓝色”）、c（“橙色”、“绿色”、“黄色”）、“蓝色”））
#一个tibble:3x2
个人得分
1爱丽丝
2鲍勃
玛丽

预期产出：

tibble(person = c("Alice", "Bob", "Mary"),
       score = c("Red, Green, Blue", "Orange, Green, Yellow", "Blue" ))

# A tibble: 3 x 2
  person score                
  <chr>  <chr>                
1 Alice  Red, Green, Blue     
2 Bob    Orange, Green, Yellow
3 Mary   Blue   

tibble（person=c（“爱丽丝”、“鲍勃”、“玛丽”），
分数=c（“红、绿、蓝、橙、绿、黄、蓝”））
#一个tibble:3x2
个人得分
爱丽丝红，绿，蓝
2.橙色、绿色、黄色
玛丽蓝

我怀疑有一个非常简洁的

tidyverse

解决方案，但经过大量搜索，我一直无法找到答案；我怀疑我使用了错误的搜索词（unnest/concatentate）。

---

首选

tidyverse

解决方案。谢谢。

一个简单的方法是

取消长格式的数据测试，然后按组折叠

library(dplyr)

df %>%
  tidyr::unnest(score) %>%
  group_by(person) %>%
  summarise(score = toString(score))

# person score                
#  <chr>  <chr>                
#1 Alice  Red, Green, Blue     
#2 Bob    Orange, Green, Yellow
#3 Mary   Blue        

你可以做：

library(dplyr)
library(purrr)

df %>%
  mutate(score = map_chr(score, toString))

# A tibble: 3 x 2
  person score                
  <chr>  <chr>                
1 Alice  Red, Green, Blue     
2 Bob    Orange, Green, Yellow
3 Mary   Blue                

df <- tibble(person = c("Alice", "Bob", "Mary"), 
       score1 = list(c("Red", "Green", "Blue"), c("Orange", "Green", "Yellow"), "Blue"),
       score2 = rev(list(c("Red", "Green", "Blue"), c("Orange", "Green", "Yellow"), "Blue")))

df %>%
  mutate_if(is.list, ~ map_chr(.x, toString))

# A tibble: 3 x 3
  person score1                score2               
  <chr>  <chr>                 <chr>                
1 Alice  Red, Green, Blue      Blue                 
2 Bob    Orange, Green, Yellow Orange, Green, Yellow
3 Mary   Blue                  Red, Green, Blue     

库（dplyr）
图书馆（purrr）
df%>%
变异（分数=映射（分数，toString））
#一个tibble:3x2
个人得分
爱丽丝红，绿，蓝
2.橙色、绿色、黄色
玛丽蓝

如果有多个列表列，则可以执行以下操作：

library(dplyr)
library(purrr)

df %>%
  mutate(score = map_chr(score, toString))

# A tibble: 3 x 2
  person score                
  <chr>  <chr>                
1 Alice  Red, Green, Blue     
2 Bob    Orange, Green, Yellow
3 Mary   Blue                

df <- tibble(person = c("Alice", "Bob", "Mary"), 
       score1 = list(c("Red", "Green", "Blue"), c("Orange", "Green", "Yellow"), "Blue"),
       score2 = rev(list(c("Red", "Green", "Blue"), c("Orange", "Green", "Yellow"), "Blue")))

df %>%
  mutate_if(is.list, ~ map_chr(.x, toString))

# A tibble: 3 x 3
  person score1                score2               
  <chr>  <chr>                 <chr>                
1 Alice  Red, Green, Blue      Blue                 
2 Bob    Orange, Green, Yellow Orange, Green, Yellow
3 Mary   Blue                  Red, Green, Blue     

df%
变异_if（is.list，~map_chr（.x，toString））
#一个tibble:3x3
个人得分1分2分
1爱丽丝红，绿，蓝
橙色，绿色，黄色橙色，绿色，黄色
玛丽蓝，红，绿，蓝
基本R解决方案1：

df$score <- sapply(df$score, toString)

df$score这是一种适用于（最近）Tidyverse的一刀切方法，它不会影响分组：

df %>% mutate(across(where(is.list), ~ sapply(., toString)))

感谢您的快速响应，这看起来不错！也许我应该把这变成一个全新的问题，但是；我怎样才能将上面的方法推广到
unnest（）
中所有列的
tibble
哪些是列表？e、 g.如果我的df是100列宽，12列是列表，我如何才能拉出这些列并将它们发送到
toString（）
？@Simon在这种情况下，我认为
rowwise
解决方案最好使用
mutate\u at
，选择
vars
中的所有列，并应用函数
df%>%rowwise（）%>%mutate\u at（vars）（以（'score'）开始），toString）
是否有一种方法可以只选择列表中的列？在大型df中，可能很难提前知道哪些列是列表（不需要手动搜索每个列并做注释）。使用
以开始时假定您提前知道所有列表列的名称。谢谢！@Simon yes，如果
，
df%>%rowwise（）%%>%mutate\u if（is.list，toString）
df %>% mutate(across(where(is.list), ~ sapply(., toString)))