为什么%>% unnest()产生的行数是R的两倍

%>% 是 R 语言中 dplyr 包的一个管道操作符，用于将一个函数的输出作为另一个函数的输入。unnest() 函数则是用来将列表列（list column）中的元素展开成多行。

当你使用 %>% unnest() 时，如果列表列中的每个元素都是长度大于 1 的向量，那么 unnest() 会将这些向量的每个元素分别展开成一行，导致行数增加。如果列表列中的元素长度不一，那么展开后的行数可能会变得复杂。

例如，假设你有以下的 DataFrame：

library(dplyr)
library(tidyr)

df <- tibble(
  id = 1:2,
  values = list(c(1, 2), c(3, 4, 5))
)

如果你对这个 DataFrame 使用 unnest() 函数：

df %>% unnest(values)

你会得到：

# A tibble: 5 x 2
     id values
  <int>  <dbl>
1     1      1
2     1      2
3     2      3
4     2      4
5     2      5

可以看到，原始 DataFrame 有两行，但是使用 unnest() 后产生了五行，这是因为 values 列中的每个列表元素都被展开成了多行。

如果 unnest() 产生的行数是 R 的两倍，这通常意味着：

1. 列表列中的每个元素都是长度为 2 的向量。
2. DataFrame 中的每一行都包含两个这样的列表元素。

例如：

df <- tibble(
  id = 1:2,
  values = list(c(1, 2), c(3, 4))
)

使用 unnest() 后：

df %>% unnest(values)

结果将是：

# A tibble: 4 x 2
     id values
  <int>  <dbl>
1     1      1
2     1      2
3     2      3
4     2      4

这里原始 DataFrame 有两行，unnest() 后变成了四行，正好是原始行数的两倍。

如果你遇到了行数不是预期的情况，可能是因为列表列中的元素长度不一致，或者存在空列表。解决这个问题的方法包括：

• 确保列表列中的每个元素长度一致。
• 使用 unnest_longer() 或 unnest_wider() 来更灵活地处理不同长度的列表。
• 在 unnest() 之前，检查并处理空列表。

参考链接：

• dplyr::unnest
• tidyr::unnest_longer
• tidyr::unnest_wider