wbstats弃用函数报错与dcast警告修复及tidyr替代方案求助

问题说明 #

你遇到的所有报错和警告均来自依赖包的版本迭代接口变更：

• wb()函数在wbstats 1.0及以上版本已被弃用，新版wb_data()返回的数据结构和旧版完全不同，不再默认提供value、indicatorID列，所以直接替换函数名后mutate操作不存在的列会触发报错
• data.table::dcast对data.frame类型输入的兼容重定向功能已被弃用，reshape2包也已停止维护，推荐使用tidyverse生态的tidyr::pivot_wider()实现长表转宽表需求

可行实现代码 #

方案一：推荐写法（更简洁高效） #

一次性拉取所有指标后直接清洗，不需要多次接口请求再合并：

library(tidyverse)
library(wbstats)

# 批量拉取3个所需指标，自定义别名
raw_wb_data <- wb_data(
  indicator = c(
    "SP.POP.TOTL" = "Population",
    "NY.GDP.PCAP.CD" = "GDP per Capita",
    "SP.DYN.LE00.IN" = "Life Expectancy"
  ),
  country = "countries_only"
)

# 数据清洗得到最终宽表
df <- raw_wb_data %>%
  mutate(
    date = as.numeric(date),
    # 人口单位转换为百万，保留2位小数
    Population = round(Population / 1e6, 2),
    `GDP per Capita` = round(`GDP per Capita`, 2),
    `Life Expectancy` = round(`Life Expectancy`, 2)
  ) %>%
  na.omit()

方案二：对齐原代码逻辑的写法 #

完全沿用你原来分开拉取、合并后转宽表的开发逻辑，便于对应理解：

library(tidyverse)
library(wbstats)

# 封装统一的指标拉取函数，减少重复代码
pull_wb_indicator <- function(ind_code, ind_name, value_process = ~round(.x, 2)) {
  wb_data(indicator = ind_code, country = "countries_only") %>%
    # 将指标列重命名为统一的value列，适配原逻辑
    rename(value = all_of(ind_code)) %>%
    mutate(
      date = as.numeric(date),
      value = rlang::exec(value_process, value),
      indicator = ind_name
    ) %>%
    # 保留和旧版wb()输出一致的通用字段
    select(iso2c, iso3c, country, date, value, indicator)
}

# 分别拉取三个指标
population <- pull_wb_indicator("SP.POP.TOTL", "Population", ~round(.x / 1e6, 2))
gdp <- pull_wb_indicator("NY.GDP.PCAP.CD", "GDP per Capita")
lifeexpectancy <- pull_wb_indicator("SP.DYN.LE00.IN", "Life Expectancy")

# 合并后用tidyr::pivot_wider转宽表，无弃用警告
df <- gdp %>%
  rbind(lifeexpectancy) %>%
  rbind(population) %>%
  pivot_wider(names_from = indicator, values_from = value) %>%
  na.omit()

两种方案输出的最终数据框和你原代码预期的结构完全一致。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者gab77777