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
Reshape2产生与上面的plyr示例相同的输出:
library(reshape2)
l <- 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)
)
l <- melt(l)
dcast(l, L1 ~ L2)
收益率:
L1 var.1 var.2 var.3
1 a 1 2 3
2 b 4 5 6
3 c 7 8 9
4 d 10 11 12
如果你几乎没有像素，你可以在一行w/ recast()中完成这一切。
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)
根据列表的结构，有一些tidyverse选项可以很好地处理长度不等的列表:
l <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5)
, c = list(var.1 = 7, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = NA))
df <- dplyr::bind_rows(l)
df <- purrr::map_df(l, dplyr::bind_rows)
df <- purrr::map_df(l, ~.x)
# all create the same data frame:
# A tibble: 4 x 3
var.1 var.2 var.3
<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 2 3
2 4 5 NA
3 7 NA 9
4 10 11 NA
你也可以混合向量和数据帧:
library(dplyr)
bind_rows(
list(a = 1, b = 2),
data_frame(a = 3:4, b = 5:6),
c(a = 7)
)
# A tibble: 4 x 2
a b
<dbl> <dbl>
1 1 2
2 3 5
3 4 6
4 7 NA
你可以使用plyr包装。 例如表单的嵌套列表
l <- 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)
)
现在长度为4，并且l中的每个列表包含另一个长度为3的列表。 现在你可以跑了
library (plyr)
df <- ldply (l, data.frame)
应该会得到和@Marek和@nico相同的结果。
扩展@Marek的回答:如果你想避免字符串变成因素和效率不是一个问题，尝试一下
do.call(rbind, lapply(your_list, data.frame, stringsAsFactors=FALSE))
假设你的列表是L，
data.frame(Reduce(rbind, L))
