我有一个嵌套的数据列表。它的长度是132，每一项是一个长度为20的列表。是否有一种快速的方法可以将这种结构转换为具有132行和20列数据的数据帧?
下面是一些示例数据:
l <- replicate(
132,
as.list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
当前回答
包数据。Table中有rbindlist函数，它是do的一个超快速实现。调用(rbind列表(…))。
它可以接受一个列表的列表，data。frame或data。表作为输入。
library(data.table)
ll <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
, c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
)
DT <- rbindlist(ll)
这会返回一个数据。表继承自data.frame。
如果你真的想转换回data。frame使用as。data。frame(DT)
其他回答
2020年7月更新:
stringsAsFactors参数的默认值现在是default.stringsAsFactors()，它的默认值是FALSE。
假设你的列表的列表叫做l:
df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=length(l), byrow=TRUE))
上面的代码会将所有的字符列转换为因子，为了避免这种情况，你可以在data.frame()调用中添加一个参数:
df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=132, byrow=TRUE),stringsAsFactors=FALSE)
更多的答案，以及这个问题的答案中的时间: 将列表转换为数据帧的最有效方法是什么?
最快的方法，不产生一个数据框架与列表，而不是向量的列似乎是(从马丁摩根的回答):
l <- list(list(col1="a",col2=1),list(col1="b",col2=2))
f = function(x) function(i) unlist(lapply(x, `[[`, i), use.names=FALSE)
as.data.frame(Map(f(l), names(l[[1]])))
包数据。Table中有rbindlist函数，它是do的一个超快速实现。调用(rbind列表(…))。
它可以接受一个列表的列表，data。frame或data。表作为输入。
library(data.table)
ll <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
, c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
)
DT <- rbindlist(ll)
这会返回一个数据。表继承自data.frame。
如果你真的想转换回data。frame使用as。data。frame(DT)
从不同的角度;
install.packages("smotefamily")
library(smotefamily)
library(dplyr)
data_example = sample_generator(5000,ratio = 0.80)
genData = BLSMOTE(data_example[,-3],data_example[,3])
#There are many lists in genData. If we want to convert one of them to dataframe.
sentetic=as.data.frame.array(genData$syn_data)
# as.data.frame.array seems to be working.
tibble包有一个函数enframe()，它通过将嵌套的列表对象强制转换为嵌套的tibble(“整齐的”数据帧)对象来解决这个问题。下面是R for Data Science的一个简单例子:
x <- list(
a = 1:5,
b = 3:4,
c = 5:6
)
df <- enframe(x)
df
#> # A tibble: 3 × 2
#> name value
#> <chr> <list>
#> 1 a <int [5]>
#> 2 b <int [2]>
#> 3 c <int [2]>
Since you have several nests in your list, l, you can use the unlist(recursive = FALSE) to remove unnecessary nesting to get just a single hierarchical list and then pass to enframe(). I use tidyr::unnest() to unnest the output into a single level "tidy" data frame, which has your two columns (one for the group name and one for the observations with the groups value). If you want columns that make wide, you can add a column using add_column() that just repeats the order of the values 132 times. Then just spread() the values.
library(tidyverse)
l <- replicate(
132,
list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
l_tib <- l %>%
unlist(recursive = FALSE) %>%
enframe() %>%
unnest()
l_tib
#> # A tibble: 2,640 x 2
#> name value
#> <int> <chr>
#> 1 1 d
#> 2 1 z
#> 3 1 l
#> 4 1 b
#> 5 1 i
#> 6 1 j
#> 7 1 g
#> 8 1 w
#> 9 1 r
#> 10 1 p
#> # ... with 2,630 more rows
l_tib_spread <- l_tib %>%
add_column(index = rep(1:20, 132)) %>%
spread(key = index, value = value)
l_tib_spread
#> # A tibble: 132 x 21
#> name `1` `2` `3` `4` `5` `6` `7` `8` `9` `10` `11`
#> * <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 d z l b i j g w r p y
#> 2 2 w s h r i k d u a f j
#> 3 3 r v q s m u j p f a i
#> 4 4 o y x n p i f m h l t
#> 5 5 p w v d k a l r j q n
#> 6 6 i k w o c n m b v e q
#> 7 7 c d m i u o e z v g p
#> 8 8 f s e o p n k x c z h
#> 9 9 d g o h x i c y t f j
#> 10 10 y r f k d o b u i x s
#> # ... with 122 more rows, and 9 more variables: `12` <chr>, `13` <chr>,
#> # `14` <chr>, `15` <chr>, `16` <chr>, `17` <chr>, `18` <chr>,
#> # `19` <chr>, `20` <chr>
