Запретить блокировку значений NULL
У меня есть вектор списков, и я использую unlist
для них. Некоторые из элементов в векторах NULL
и unlist
, кажется, отбрасывают их.
Как я могу предотвратить это?
Вот простой (не) рабочий пример, показывающий эту нежелательную функцию unlist
a = c(list("p1"=2, "p2"=5),
list("p1"=3, "p2"=4),
list("p1"=NULL, "p2"=NULL),
list("p1"=4, "p2"=5))
unlist(a)
p1 p2 p1 p2 p1 p2
2 5 3 4 4 5
Ответы
Ответ 1
Проблема в том, что вы не можете иметь NULL
в середине вектора. Например:
> c(1,NULL,3)
[1] 1 3
У вас может быть NA посередине. Вы могли бы преобразовать его в символ, а затем обратно в числовое значение, которое автоматически преобразует значения NULL в NA (с предупреждением):
> b <- as.numeric(as.character(a))
Warning message:
NAs introduced by coercion
затем верните имена, потому что они были удалены предыдущей операцией:
> names(b) <- names(a)
> b
p1 p2 p1 p2 p1 p2 p1 p2
2 5 3 4 NA NA 4 5 `
Ответ 2
В этом случае (один список глубин уровня) это тоже должно работать:
a[sapply(a, is.null)] <- NA
unlist(a)
# p1 p2 p1 p2 p1 p2 p1 p2
# 2 5 3 4 NA NA 4 5
Ответ 3
Правильный способ указания отсутствующего значения - NA (не NULL). Вот еще одна работающая версия:
a = c(list("p1"=2, "p2"=5),
list("p1"=3, "p2"=4),
list("p1"=NA, "p2"=NA),
list("p1"=4, "p2"=5))
unlist(a)
p1 p2 p1 p2 p1 p2 p1 p2
2 5 3 4 NA NA 4 5
Ответ 4
Если вы имеете дело с длинным сложным JSON с несколькими уровнями, вы должны попробовать:
Я извлек данные журнала игры с веб-сайта nba.com/stats. Проблема в том, что некоторые игроки имеют значение NULL для 3-х точечных штрафных бросков (в основном для центров), а jsonlite:: fromJSON очень хорошо обрабатывает значения NULL:
#### Player game logs URL: one record per player per game played ####
gameLogsURL <- paste("http://stats.nba.com/stats/leaguegamelog?Counter=1000&Direction=DESC&LeagueID=00&PlayerOrTeam=P&Season=2016-17&SeasonType=Regular+Season&Sorter=PTS")
#### Import game logs data from JSON ####
# use jsonlite::fromJSON to handle NULL values
gameLogsData <- jsonlite::fromJSON(gameLogsURL, simplifyDataFrame = TRUE)
# Save into a data frame and add column names
gameLogs <- data.frame(gameLogsData$resultSets$rowSet)
colnames(gameLogs) <- gameLogsData$resultSets$headers[[1]]