使用rtweet的search_30day获取推文后，无法转换为DataFrame求助

我使用rtweet包的search_30day函数提取了2022-09-15至昨日的推文，代码如下：

install.packages("rtweet")
remotes::install_github("ropensci/rtweet@devel")
library("remotes")
library("rtweet")

consumer_key <- ""
consumer_secret <- ""
access_token <- ""
access_secret <- ""
app <- ""

token = rtweet::create_token(app,consumer_key,consumer_secret,access_token,access_secret)
auth_get()
dataBTC1 <- search_30day("Bitcoin analysis", n = 100, env_name = "Tweets30", fromDate = "20220915000", toDate = "202209152359", parse = FALSE)

因rtweet包需更新，我设置了parse=FALSE。但调用btc.df <- twListToDF(dataBTC1)时出现报错：

Error in twListToDF(dataBTC1) : 
Elements of twList are not of an appropriate class

我尝试过as.data.frame()也无效，查询dataBTC1的类显示为dataframe，请问该如何将其转换为可用的DataFrame？

• 查看数据结构
  先运行str(dataBTC1)查看dataBTC1的内部结构，通常Twitter API的原始响应会包含statuses字段，这才是存储推文数据的核心部分。

• 提取推文列表并转换
  如果dataBTC1中存在statuses字段，直接提取该部分再用twListToDF处理：

  # 提取推文列表
  tweet_list <- dataBTC1$statuses
  # 转换为标准DataFrame
  btc.df <- twListToDF(tweet_list)
  

• 直接处理嵌套DataFrame
  如果statuses本身已经是DataFrame格式，可直接使用，或借助dplyr优化结构并展开嵌套字段（比如用户信息、实体数据）：

  library(dplyr)
  # 转换为 tibble 格式（更易处理嵌套数据）
  btc.df <- as_tibble(dataBTC1$statuses)
  # 展开用户信息字段，添加前缀避免列名重复
  btc.df <- btc.df %>% unnest_wider(user, names_sep = "_")
  

• 手动解析原始响应（备选方案）
  若上述方法无效，可尝试重新解析API返回的原始JSON内容：

  library(jsonlite)
  # 解析原始JSON数据
  raw_tweet_data <- fromJSON(dataBTC1$raw)
  # 提取statuses并转为DataFrame
  btc.df <- as.data.frame(raw_tweet_data$statuses)
  

内容的提问来源于stack exchange，提问作者A. Jahanyar