哪个是最好的方法来扁平化从关系数据库使用tidyverse工具派生的嵌套列表？

Question

我有一个从REST调用收到的嵌套列表。响应包括来自底层关系数据库的嵌套的一组列表。我想将这个列表展平以简化分析。我试图遵循purrr tutorial中的指导原则，但我无法实现。

我的简化输入

hist1 <- list(field="type", from_string ="issue", to_string="bug") 
hist2 <- list(field="status", from_string ="open", to_string="closed") 
hist3 <- list(field="type", from_string ="bug", to_string="issue") 
issue1 <- list(id="123", created = "2017-11-08", issue_history = list(hist1, hist2)) 
issue2 <- list(id="124", created = "2017-11-10", issue_history = list(hist1, hist3)) 
issue <- list(issue1, issue2) 

我找一个平坦的输出：

id created type from_string to_string 
123 2017-11-08 type issue  bug 
123 2017-11-08 status open   closed 
123 2017-11-10 type bug   issue 

这是建设scable逻辑这个的最好方法？

最好的（对我来说）：从tidyverse

代码，维护简单

没有规模数以百万计的问题，即性能和内存并不是关键要素

• 工具

Answer 1

另一种解决方案通过@ Nate的回答启发：

map_df(issue, as_tibble) %>% 
    mutate(issue_history = map(issue_history, as_tibble)) %>% 
    unnest() 

# A tibble: 4 x 5 
#  id created field from_string to_string 
# <chr>  <chr> <chr>  <chr>  <chr> 
#1 123 2017-11-08 type  issue  bug 
#2 123 2017-11-08 status  open closed 
#3 124 2017-11-10 type  issue  bug 
#4 124 2017-11-10 type   bug  issue 

Answer 2

不确定是否有更多purrr这样做，但它的工作原理。

library(tidyverse) 

map(issue, as.tibble) %>% 
    map_df(~ rowwise(.) %>% 
      mutate(issue_history = list(bind_rows(issue_history))) %>% 
      unnest()) 

# A tibble: 4 x 5 
    id created field from_string to_string 
    <chr>  <chr> <chr>  <chr>  <chr> 
1 123 2017-11-08 type  issue  bug 
2 123 2017-11-08 status  open closed 
3 124 2017-11-10 type  issue  bug 
4 124 2017-11-10 type   bug  issue