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我对重采样列表应用了 RNN，五分之三的列表没有产生预测，并且想要删除空列表。

# 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]>

因此尝试使用discard() 或Filter() 删除列表3、4、5，但我未能从小标题中删除列表。

> 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
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在这里，我们可以使用map. 根据显示的数据，一些list元素是length1 而不是 的逻辑向量tibble。一个选项是filter循环遍历listwithmap并检查它是否是 tibble ( is_tibble)

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

或使用base R

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

数据

sample_predictions <- tibble(predict = list(tibble(col1 = 1:5), 
        tibble(col1 = 1:3), TRUE))
于 2020-11-18T21:03:11.203 回答