r - tidyr 相当于 reshape2::melt() 用于深度嵌套的向量列表

Question

使用 reshape2，可以轻松地将深度嵌套的向量列表转换为包含每个值的原始列表位置信息的长 data.frame。

# generate nested list of depth 3 with 2 branches at each level
n_l <- purrr::array_tree(
  array(1:2^3, rep_len(2, 3))
)

m_n_l <- reshape2::melt(n_l)

# this provides a df of values where original list position is labelled using 
# [n_dimensions] columns each with [n_branches] values. yay! that's what I want
m_n_l

#    value L3 L2 L1
# 1      1  1  1  1
# 2      5  2  1  1
# 3      3  1  2  1
# 4      7  2  2  1
# 5      2  1  1  2
#        ...

# [reshape2::melt() also handles the case where leaf node vectors have 
# arbitrary number of elements]
reshape2::melt(rapply(n_l, function(x) x * 1:sample(1:3, 1)))

reshape2 现已停用，鼓励其用户使用 tidyr。但是，我找不到 tidyr 方法来复制 reshape2::melt() 的上述功能。 pivot_longer()、hoist() 和 unnest() 似乎是替换 melt() 的函数，但是它们似乎专门针对 data.frames 或 data.frames 列表的特殊情况。

tidyr 可以这样做吗？

Answer 1

使用 rrapply 的一个选项可能是:

Reduce(rbind, rrapply(n_l, f = function(x, .xpos) c(.xpos, x), how = "flatten"))

     [,1] [,2] [,3] [,4]
init    1    1    1    1
        1    1    2    5
        1    2    1    3
        1    2    2    7
        2    1    1    2
        2    1    2    6
        2    2    1    4
        2    2    2    8

但是如果您正在寻找一个特定的 tidyverse 选项，那么一个不是很紧凑的选项可能是:

enframe(n_l) %>%
 mutate(value = map(value, ~ enframe(., name = "name2"))) %>%
 unnest(value) %>%
 mutate(value = map(value, ~ enframe(., name = "name3"))) %>%
 unnest(value) %>%
 mutate(value = unlist(value))

   name name2 name3 value
  <int> <int> <int> <int>
1     1     1     1     1
2     1     1     2     5
3     1     2     1     3
4     1     2     2     7
5     2     1     1     2
6     2     1     2     6
7     2     2     1     4
8     2     2     2     8