任意の階層をpurrrで再帰的に処理する

Question

いくつかの特定の基準に基づいて、Rでネストされたリストの階層からなるツリーを整理したいとします。私は「簡単に」十分lapplyを使用してこれを行うことができます。

# Based an example from the NetworkD3 documentation 
# https://christophergandrud.github.io/networkD3/ 

URL <- paste0(
    "https://cdn.rawgit.com/christophergandrud/networkD3/", 
    "master/JSONdata//flare.json") 

flare <- jsonlite::fromJSON(URL, simplifyDataFrame = FALSE) 

# Leaf nodes have a "size" attribute. Let's say we want to 
# prune all the nodes with size < 5000. 

prune <- function(tree) { 
    if ("children" %in% names(tree)) { 
    p <- lapply(tree$children, prune) 
    pp <- p[!unlist(lapply(p, is.null))] 
    copied_tree = list() 
    copied_tree$name = tree$name 
    copied_tree$children = pp 
    return(copied_tree) 
    } else if (tree$size < 5000) { 
    return(NULL) 
    } 
    return(tree) 
} 

pruned <- prune(flare) 

R でのデータサイエンスため、ハドレーウィッカムdiscussesは、シナリオの数がpurrrで階層データを扱うための機能のapply家族を置き換えることができます。しかし、これらの例は、単独でネストされたリスト、または深くネストされたリストの特定のノードを扱うように見えます。

purrrを使用して上記のような再帰的なタスクを実行する方法はありますか？

Answer 1

library(purrr) 
prune_2 <- function(tree) { 
    # print(tree$name) 
    # print(map_lgl(tree$children, ~ "size" %in% names(.x))) 
    tree$children %<>% 
    map_if(~ "children" %in% names(.x), prune_2) %>% 
    discard(~ if ("size" %in% names(.x)) .x$size < 5000 else FALSE) 
    tree 
} 
pruned_2 <- prune_2(flare) 
identical(pruned, pruned_2) 
# [1] TRUE