如何从bupaR生成的process_map对象中提取from、to、value至数据框？

问题描述 #

我使用bupaR包创建了流程地图：

library(bupaR)
patients %>%
    process_map(performance(mean, "days"))

perf <- patients %>%
    process_map(performance(mean, "days"))

现在希望从生成的perf对象中提取可见的from、to和value数据，并转换为dataframe。

解决方案 #

bupaR生成的process_map对象属于DiagrammeR图形对象，可通过以下步骤提取目标数据：

• 先从对象中取出底层图形数据：

  graph_data <- perf$x$diagram
  

• 提取边（edges）数据集，其中包含from、to节点ID和对应的value（即你计算的平均耗时）：

  edges_df <- graph_data$edges_df
  

• 直接筛选所需列得到基础结果：

  result_df <- edges_df[, c("from", "to", "value")]
  

• 如果需要用节点名称（而非ID）展示from和to，可结合节点（nodes）数据做映射：

  nodes_df <- graph_data$nodes_df
  # 需要先加载dplyr包
  library(dplyr)
  result_df <- edges_df %>%
    left_join(nodes_df[, c("id", "label")], by = c("from" = "id")) %>%
    rename(from_activity = label) %>%
    left_join(nodes_df[, c("id", "label")], by = c("to" = "id")) %>%
    rename(to_activity = label) %>%
    select(from_activity, to_activity, value)
  

执行后就能得到包含流程路径起点、终点和对应平均耗时的DataFrame。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者firmo23