web-dev-qa-db-ja.com

bind_rows_（x、.id）のエラー：引数1には、purrrのmap_dfを使用した名前が必要です

Spotifyrパッケージを使用して、データセット内の特定のアルバムのすべての曲のspotifyオーディオ機能をスクレイピングします。私の問題は、データセットがSpotifyにないアーティストで構成されていることです。したがって、値を返すべきではありません。

私の問題は、Spotifyにないアーティストに到達すると、このエラーが発生することです。

Error in bind_rows_(x, .id) : Argument 1 must have names

TryCatchで関数をラップして、問題のある行の各列のNAを取得しようとしましたが、機能していないようです。

ここに私のコードの例があります（FYI、spotifyrコードを実行するには、spotifyのWebサイトからAPIアクセスを取得する必要があります）

library(readr)
library(spotifyr)
library(dplyr)
library(purrr)

Sys.setenv(SPOTIFY_CLIENT_ID = "xxx") #xxx will be from spotify's website
Sys.setenv(SPOTIFY_CLIENT_SECRET = "xxx")
access_token <- get_spotify_access_token()

artist <- c("Eminem", "Chris Stapleton", "Brockhampton", "Big Sean, Metro Boomin")
album <- c("Revival", "From A Room: Volume 2", "SATURATION III", "Double or Nothing")
mydata <- data_frame(artist, album)

get_album_data <- function(x) {
  get_artist_audio_features(mydata$artist[x], return_closest_artist = TRUE) %>%
    filter(album_name == mydata$album[x])}

try_get_album_data <- function(x) {
  tryCatch(get_album_data(x), error = function(e) {NA})}

map_df(seq(1, 4), try_get_album_data)
rerror-handlingdplyrpurrr
10
Evan O.

問題は、行をバインドするときに、NAとバインドできないことです。これを修正するには、NAではなくdata.frame()を使用します。

問題のより簡単な例を次に示します。

_library('dplyr')
library('purrr')

try_filter <- function(df) {
  tryCatch(
    df %>%
      filter(Sepal.Length == 4.6),
    error = function(e) NA)
}

map_df(
  list(iris, NA, iris),
  try_filter)
#> Error in bind_rows_(x, .id) : Argument 1 must have names
_

解決策は、NAをdata.frame()に置き換えることです。

_try_filter <- function(df) {
  tryCatch(
    df %>%
      filter(Sepal.Length == 4.6),
    error = function(e) data.frame())
}

map_df(
  list(iris, NA, iris),
  try_filter)
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
#> 2          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
#> 3          4.6         3.6          1.0         0.2  setosa
#> 4          4.6         3.2          1.4         0.2  setosa
#> 5          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
#> 6          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
#> 7          4.6         3.6          1.0         0.2  setosa
#> 8          4.6         3.2          1.4         0.2  setosa
_
10
Paul