如何一次修改嵌套数据的每个数据集的所有列？

Question

I have this nested data

我想解开它，但是我必须标准化列的类，以便

`library(tidyverse`)

    nested_data<-iris %>% nest(data = !Species)


#I added to the third dataset an additionnal variable
nested_data$data[[3]]$randomVar<-round(rnorm(nrow(
  nested_data$data[[3]]),100,5),1)


#I dropped a column of the second dataset
nested_data$data[[2]]$Sepal.Length<-NULL

#I changed the type of certain variables

nested_data$data[[2]]$Petal.Length<- as.character(
  nested_data$data[[2]]$Petal.Length)

nested_data$data[[1]]$Petal.Width<-as.character(
  nested_data$data[[1]]$Petal.Width
)

用不同类型的类别的某些变量的类别我无法解开

nested_data%>%unnest(data)

我的错误消息：

Error: Can't combine `..1$Petal.Length` <double> and `..2$Petal.Length` <character>.
Run `rlang::last_error()` to see where the error occurred.

我想更改contract使用loop 或任何vectorization方法，使用使用方法，三个数据集中每个数据集的所有变量。

我不知道该怎么做。

Answer 1

如果列类型是偶然的，则可以在type.convert之前使用unnest

library(dplyr)
library(tidyr)
library(purrr)
nested_data %>%
   mutate(data = type.convert(data, as.is = TRUE)) %>% 
   unnest(data)

output

# A tibble: 150 × 6
   Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width randomVar
   <fct>          <dbl>       <dbl>        <dbl>       <dbl>     <dbl>
 1 setosa           5.1         3.5          1.4         0.2        NA
 2 setosa           4.9         3            1.4         0.2        NA
 3 setosa           4.7         3.2          1.3         0.2        NA
 4 setosa           4.6         3.1          1.5         0.2        NA
 5 setosa           5           3.6          1.4         0.2        NA
 6 setosa           5.4         3.9          1.7         0.4        NA
 7 setosa           4.6         3.4          1.4         0.3        NA
 8 setosa           5           3.4          1.5         0.2        NA
 9 setosa           4.4         2.9          1.4         0.2        NA
10 setosa           4.9         3.1          1.5         0.1        NA
# … with 140 more rows

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或type.convert.convert将无法使用（由于字符元素，然后将列迫使列contrac，unnest，然后使用type.convert.convert更改列类型

nested_data %>%
  mutate(data = map(data,~ 
   .x %>% 
    mutate(across(everything(), as.character)))) %>% 
  unnest(data) %>% 
  type.convert(as.is = TRUE)