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
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
其他回答
尝试折叠::unlist2d ('unlist to data.frame'的简写):
l <- replicate(
132,
list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
library(collapse)
head(unlist2d(l))
.id.1 .id.2 V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20
1 1 1 e x b d s p a c k z q m u l h n r t o y
2 2 1 r t i k m b h n s e p f o c x l g v a j
3 3 1 t r v z a u c o w f m b d g p q y e n k
4 4 1 x i e p f d q k h b j s z a t v y l m n
5 5 1 d z k y a p b h c v f m u l n q e i w j
6 6 1 l f s u o v p z q e r c h n a t m k y x
head(unlist2d(l, idcols = FALSE))
V1 V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 V9 V10 V11 V12 V13 V14 V15 V16 V17 V18 V19 V20
1 e x b d s p a c k z q m u l h n r t o y
2 r t i k m b h n s e p f o c x l g v a j
3 t r v z a u c o w f m b d g p q y e n k
4 x i e p f d q k h b j s z a t v y l m n
5 d z k y a p b h c v f m u l n q e i w j
6 l f s u o v p z q e r c h n a t m k y x
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.
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)
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
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
