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
对于像从嵌套JSON中获得的3级或更多级别的深度嵌套列表的一般情况:
{
"2015": {
"spain": {"population": 43, "GNP": 9},
"sweden": {"population": 7, "GNP": 6}},
"2016": {
"spain": {"population": 45, "GNP": 10},
"sweden": {"population": 9, "GNP": 8}}
}
考虑一下melt()将嵌套列表转换为高格式的方法:
myjson <- jsonlite:fromJSON(file("test.json"))
tall <- reshape2::melt(myjson)[, c("L1", "L2", "L3", "value")]
L1 L2 L3 value
1 2015 spain population 43
2 2015 spain GNP 9
3 2015 sweden population 7
4 2015 sweden GNP 6
5 2016 spain population 45
6 2016 spain GNP 10
7 2016 sweden population 9
8 2016 sweden GNP 8
接着是dcast()，然后再次扩大到一个整洁的数据集，其中每个变量组成一个a列，每个观察值组成一行:
wide <- reshape2::dcast(tall, L1+L2~L3)
# left side of the formula defines the rows/observations and the
# right side defines the variables/measurements
L1 L2 GNP population
1 2015 spain 9 43
2 2015 sweden 6 7
3 2016 spain 10 45
4 2016 sweden 8 9
其他回答
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]])))
我也想提出这个解决方案。尽管它看起来与其他解决方案相似，但它使用了rbind。从胶合板包装填充。这在列表缺少列或NA值的情况下非常有利。
l <- replicate(10,as.list(sample(letters,10)),simplify = FALSE)
res<-data.frame()
for (i in 1:length(l))
res<-plyr::rbind.fill(res,data.frame(t(unlist(l[i]))))
res
修正样本数据，使其符合原始描述“每个项目是一个长度为20的列表”
mylistlist <- replicate(
132,
as.list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
我们可以像这样把它转换成一个数据帧:
data.frame(t(sapply(mylistlist,c)))
Sapply将其转换为矩阵。 data.frame将矩阵转换为数据帧。
导致:
对于使用purrr系列解决方案的并行(多核，多会话等)解决方案，使用:
library (furrr)
plan(multisession) # see below to see which other plan() is the more efficient
myTibble <- future_map_dfc(l, ~.x)
其中l是列表。
要对最有效的计划()进行基准测试，您可以使用:
library(tictoc)
plan(sequential) # reference time
# plan(multisession) # benchamark plan() goes here. See ?plan().
tic()
myTibble <- future_map_dfc(l, ~.x)
toc()
l <- replicate(10,list(sample(letters, 20)))
a <-lapply(l[1:10],data.frame)
do.call("cbind", a)
