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
)
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
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
其他回答
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.
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)
有时你的数据可能是相同长度的向量的列表。
lolov = list(list(c(1,2,3),c(4,5,6)), list(c(7,8,9),c(10,11,12),c(13,14,15)) )
(内部向量也可以是列表,但我简化了,使其更容易阅读)。
然后可以进行如下修改。记住,你可以一次取消一个级别:
lov = unlist(lolov, recursive = FALSE )
> lov
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] 4 5 6
[[3]]
[1] 7 8 9
[[4]]
[1] 10 11 12
[[5]]
[1] 13 14 15
现在用其他答案中提到的你最喜欢的方法:
library(plyr)
>ldply(lov)
V1 V2 V3
1 1 2 3
2 4 5 6
3 7 8 9
4 10 11 12
5 13 14 15
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)。