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

Question

使用tidyverse了很多我经常面临的挑战是将命名向量转换为data.frame/ tibble,其中列是向量的名称.
这样做的首选/ tidyverse方式是什么？
编辑:这与:这和这个 github问题有关

所以我想:

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

成为这个:

# A tibble: 1 × 2
      a     b
  <dbl> <dbl>
1     1     2

我可以通过例如:

vec %>% enframe %>% spread(name, value)
vec %>% t %>% as_tibble

用例:

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)

这使

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

Answer 1

现在使用bind_rows(介绍dplyr 0.7.0)直接支持:

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

bind_rows(vec)
#> # A tibble: 1 x 2
#>       a     b
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2

来自https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/news.html的引用解释了这一变化:

bind_rows()并且bind_cols()现在接受的载体.前者将它们视为行,后者将列视为列.行需要内部名称c(col1 = 1, col2 = 2),而列需要外部名称:col1 = c(1, 2).列表仍被视为数据框,但可以明确拼接!!!,例如bind_rows(!!! x)(#1676).

通过此更改,它意味着用例示例中的以下行:

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

可以改写为

txt %>% map(read_xml) %>% map(xml_attrs) %>% map_df(bind_rows)

这也相当于

txt %>% map(read_xml) %>% map(xml_attrs) %>% { bind_rows(!!! .) }

以下示例演示了不同方法的等效性:

library(tidyverse)
library(rvest)

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

temp <- txt %>% map(read_xml) %>% map(xml_attrs)

# x, y, and z are identical
x <- temp %>% map_df(~t(.) %>% as_tibble)
y <- temp %>% map_df(bind_rows)
z <- bind_rows(!!! temp)

identical(x, y)
#> [1] TRUE
identical(y, z)
#> [1] TRUE

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

Answer 2

惯用的方法是!!!在tibble()调用中拼接向量，以便命名的向量元素成为列定义：

library(tibble)
vec <- c("a" = 1, "b" = 2)
tibble(!!!vec)
#> # A tibble: 1 x 2
#>       a     b
#>   <dbl> <dbl>
#> 1     1     2

^{由reprex 包(v0.3.0)于 2019 年 9 月 14 日创建}