使用tidyverse从嵌套列表提取列唯一值的优化实现问询

已实现从嵌套列表（列表的列表）中提取指定列的唯一值，但希望采用更整洁的数据组织方式（避免当前的列表组织形式），并完全利用tidyverse工具（如purrr）替代for循环与lapply，实现相同输出。现有代码如下：

#Load libraries
library(tidyverse)
library(stringi)

#Generate datasets to create example
dat1 <- tibble(col1 = runif(10), col2 = stri_rand_strings(10, 5))
dat2 <- tibble(col1 = runif(10), col2 = stri_rand_strings(10, 5))
dat3 <- tibble(col1 = runif(10), col2 = stri_rand_strings(10, 5))
dat4 <- tibble(col1 = runif(10), col2 = stri_rand_strings(10, 5))

#Generate lists from the generated datasets (3 of them for example)
list1 <- list(id1 = dat1, id2 = dat2)
list2 <- list(id1 = dat3)
list3 <- list(id1 = dat4)
#Generate list of lists
final_list <- list(dataset1 = list1, dataset2 = list2, dataset3 = list3)

#Select unique cases from the list of lists
#First loop for each list (1, 2 and 3) and then within list select unique cases with lapply for col2

data <- NULL

for (i in final_list) {

single_cases <- bind_rows(lapply(i, function(x) x %>% select(col2) %>% distinct(col2)))

data <- rbind(data, single_cases)  
  
}

可以利用purrr系列函数结合tidyverse管道语法，完全替代循环与lapply，同时输出整洁的tibble格式：

# 加载必要包（已加载可省略）
library(tidyverse)

# 简洁实现：展平嵌套列表并提取唯一值
data_clean <- final_list %>%
  # 对每一层子列表合并为tibble，再合并所有层
  map_dfr(bind_rows) %>%
  # 选择目标列
  select(col2) %>%
  # 提取唯一值
  distinct(col2)

另一种分层处理的直观方式 #

如果想明确处理嵌套结构的每一层，也可以用map_depth深入到第二层列表提取目标列，再展平合并：

data_clean <- final_list %>%
  # 深入到第二层列表，提取col2列
  map_depth(2, ~ select(.x, col2)) %>%
  # 展平所有嵌套结构为单个tibble
  flatten_dfr() %>%
  # 去重
  distinct(col2)

说明 #

• 两种方式都完全遵循tidyverse的函数式编程风格，避免了手动循环和lapply
• 输出结果为tibble，比原代码生成的data.frame更整洁，自带类型信息和友好的打印格式
• 代码逻辑连贯易读：从嵌套列表 -> 合并为统一表格 -> 选列 -> 去重

内容的提问来源于stack exchange，提问作者J. Lan