哪個是最好的方法來扁平化從關係數據庫使用tidyverse工具派生的嵌套列表？

Question

我有一個從REST調用收到的嵌套列表。響應包括來自底層關係數據庫的嵌套的一組列表。我想將這個列表展平以簡化分析。我試圖遵循purrr tutorial中的指導原則，但我無法實現。

我的簡化輸入

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) 

我找一個平坦的輸出：

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 

這是建設scable邏輯這個的最好方法？

最好的（對我來說）：從tidyverse

代碼，維護簡單

沒有規模數以百萬計的問題，即性能和內存並不是關鍵要素

• 工具

Answer 1

另一種解決方案通過@ Nate的回答啓發：

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

不確定是否有更多purrr這樣做，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