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

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)。

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]])))

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))

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:

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)

该方法使用一个tidyverse包(purrr)。

列表:

x <- as.list(mtcars)

将其转换为数据帧(更具体地说是tibble):

library(purrr)
map_df(x, ~.x)

编辑时间:2021年5月30日

这实际上可以通过dplyr中的bind_rows()函数实现。

x <- as.list(mtcars)
dplyr::bind_rows(x)

 A tibble: 32 x 11
     mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
 1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
 2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
 3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
 4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
 5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
 6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
 7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
 8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
 9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
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