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
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.
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)
用rbind
do.call(rbind.data.frame, your_list)
编辑:以前的版本返回list的data.frame而不是向量(正如@IanSudbery在评论中指出的那样)。
l <- replicate(10,list(sample(letters, 20)))
a <-lapply(l[1:10],data.frame)
do.call("cbind", a)
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()
如何使用map_函数和一个for循环?以下是我的解决方案:
list_to_df <- function(list_to_convert) {
tmp_data_frame <- data.frame()
for (i in 1:length(list_to_convert)) {
tmp <- map_dfr(list_to_convert[[i]], data.frame)
tmp_data_frame <- rbind(tmp_data_frame, tmp)
}
return(tmp_data_frame)
}
其中map_dfr将每个列表元素转换为data.frame，然后rbind将它们合并。
在你的情况下，我猜应该是:
converted_list <- list_to_df(l)
