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
我发现的每个解决方案似乎只适用于列表中的每个对象都具有相同的长度。当列表中对象的长度不相等时，我需要将列表转换为data.frame。下面是我提出的基于R的解决方案。毫无疑问，这是非常低效的，但它似乎确实有效。
x1 <- c(2, 13)
x2 <- c(2, 4, 6, 9, 11, 13)
x3 <- c(1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 11, 11, 12, 13, 13)
my.results <- list(x1, x2, x3)
# identify length of each list
my.lengths <- unlist(lapply(my.results, function (x) { length(unlist(x))}))
my.lengths
#[1] 2 6 20
# create a vector of values in all lists
my.values <- as.numeric(unlist(c(do.call(rbind, lapply(my.results, as.data.frame)))))
my.values
#[1] 2 13 2 4 6 9 11 13 1 1 2 3 3 4 5 5 6 7 7 8 9 9 10 11 11 12 13 13
my.matrix <- matrix(NA, nrow = max(my.lengths), ncol = length(my.lengths))
my.cumsum <- cumsum(my.lengths)
mm <- 1
for(i in 1:length(my.lengths)) {
my.matrix[1:my.lengths[i],i] <- my.values[mm:my.cumsum[i]]
mm <- my.cumsum[i]+1
}
my.df <- as.data.frame(my.matrix)
my.df
# V1 V2 V3
#1 2 2 1
#2 13 4 1
#3 NA 6 2
#4 NA 9 3
#5 NA 11 3
#6 NA 13 4
#7 NA NA 5
#8 NA NA 5
#9 NA NA 6
#10 NA NA 7
#11 NA NA 7
#12 NA NA 8
#13 NA NA 9
#14 NA NA 9
#15 NA NA 10
#16 NA NA 11
#17 NA NA 11
#18 NA NA 12
#19 NA NA 13
#20 NA NA 13
其他回答
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:
这是最后对我有用的方法:
do.call（“rbind”， lapply（S1， as.data.frame））
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)
Reshape2产生与上面的plyr示例相同的输出:
library(reshape2)
l <- 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)
)
l <- melt(l)
dcast(l, L1 ~ L2)
收益率:
L1 var.1 var.2 var.3
1 a 1 2 3
2 b 4 5 6
3 c 7 8 9
4 d 10 11 12
如果你几乎没有像素，你可以在一行w/ recast()中完成这一切。
我发现的每个解决方案似乎只适用于列表中的每个对象都具有相同的长度。当列表中对象的长度不相等时，我需要将列表转换为data.frame。下面是我提出的基于R的解决方案。毫无疑问，这是非常低效的，但它似乎确实有效。
x1 <- c(2, 13)
x2 <- c(2, 4, 6, 9, 11, 13)
x3 <- c(1, 1, 2, 3, 3, 4, 5, 5, 6, 7, 7, 8, 9, 9, 10, 11, 11, 12, 13, 13)
my.results <- list(x1, x2, x3)
# identify length of each list
my.lengths <- unlist(lapply(my.results, function (x) { length(unlist(x))}))
my.lengths
#[1] 2 6 20
# create a vector of values in all lists
my.values <- as.numeric(unlist(c(do.call(rbind, lapply(my.results, as.data.frame)))))
my.values
#[1] 2 13 2 4 6 9 11 13 1 1 2 3 3 4 5 5 6 7 7 8 9 9 10 11 11 12 13 13
my.matrix <- matrix(NA, nrow = max(my.lengths), ncol = length(my.lengths))
my.cumsum <- cumsum(my.lengths)
mm <- 1
for(i in 1:length(my.lengths)) {
my.matrix[1:my.lengths[i],i] <- my.values[mm:my.cumsum[i]]
mm <- my.cumsum[i]+1
}
my.df <- as.data.frame(my.matrix)
my.df
# V1 V2 V3
#1 2 2 1
#2 13 4 1
#3 NA 6 2
#4 NA 9 3
#5 NA 11 3
#6 NA 13 4
#7 NA NA 5
#8 NA NA 5
#9 NA NA 6
#10 NA NA 7
#11 NA NA 7
#12 NA NA 8
#13 NA NA 9
#14 NA NA 9
#15 NA NA 10
#16 NA NA 11
#17 NA NA 11
#18 NA NA 12
#19 NA NA 13
#20 NA NA 13
