從采樣列表中刪除空的 tibble 列表

Question

我將 RNN 應用於重采樣列表，五分之三的列表沒有產生預測，並且想要刪除空列表。

# A tibble: 5 x 3
  splits          id     predict          
  <list>          <chr>  <list>           
1 <split [24/12]> Slice1 <tibble [48 × 3]>
2 <split [24/12]> Slice2 <tibble [48 × 3]>
3 <split [24/12]> Slice3 <lgl [1]>        
4 <split [24/12]> Slice4 <lgl [1]>        
5 <split [24/12]> Slice5 <lgl [1]>  

因此嘗試使用discard() 或Filter() 刪除列表3,4,5，但我未能從tibbles 中對列表進行子集化。

> discard(sample_predictions, ~nrow(.) == 0)
Error: Predicate functions must return a single `TRUE` or `FALSE`, not a logical vector of length 0
Backtrace:
 1. purrr::discard(sample_predictions, ~nrow(.) == 0)
 2. purrr:::probe(.x, .p, ...)
 3. purrr::map_lgl(.x, .p, ...)
 4. purrr:::.f(.x[[i]], ...)

> Filter(function(x) dim[x]>0,sample_predictions )
Error in dim[x] : object of type 'builtin' is not subsettable

Answer 1

在這里，我們可以使用map 。 根據顯示的數據，一些list元素是length 1 的邏輯向量而不是tibble 。 一個選項是通過使用map循環遍歷list來filter並檢查它是否是is_tibble ( is_tibble )

library(dplyr)
library(purrr)
sample_predictions %>% 
          filter(map_lgl(predict, is_tibble))

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或使用base R

sample_predictions[sapply(sample_predictions$predict, Negate(is.logical)),]

數據

sample_predictions <- tibble(predict = list(tibble(col1 = 1:5), 
        tibble(col1 = 1:3), TRUE))