Question

我试图从数据框转到R中的列表结构（我知道技术上数据框是一个列表）。我有一个包含参考化学品及其机制不同目标的数据框。例如，雌激素是雌激素受体激动剂。我想要的是将数据框转换为列表，因为我厌倦了键入类似的东西：

refchem$chemical_id[refchem$target=="AR" & refchem$mechanism=="Agonist"]

每次我需要访问特定参考化学品清单。我更愿意通过以下方式获取化学品：

refchem$AR$Agonist

我正在寻找一般答案，尽管我已经给出了一个简化的例子，因为并非所有目标都有所有机制。

使用循环很容易实现：

example <- data.frame(target=rep(c("t1","t2","t3"),each=20),
                      mechan=rep(c("m1","m2"),each=10,3),
                      chems=paste0("chem",1:60))
oneoption <- list()
for(target in unique(example$target)){
  oneoption[[target]] <- list()
  for(mech in unique(example$mechan)){
    oneoption[[target]][[mech]] <- as.character(example$chems[ example$target==target & example$mechan==mech ])
  }
}

我只是想知道是否有更聪明的方法来做到这一点。我尝试使用lapply并且没有取得任何进展。

Answer 1

使用split：

split(refchem, list(refchem$target, refchem$mechanism))

应该做的伎俩。

新的访问方式是refchem$AR.Agonist

Answer 2

如果你改为使用键控data.table，那么......

你仍然会在一个data.frame中拥有所有数据（而不是可能嵌套的许多数据列表）;
你可能会发现更好地迭代这些子集;和
语法很干净：

访问子集：

DT[.('AR','Agonist')]

要为每个组执行某些操作，结果将rbind组合在一起：

DT[,{do stuff},by=key(DT)]

与aggregate()类似，任何正确长度的向量列表都可以进入by，而不仅仅是密钥。

最后，DT来自......

 require(data.table)
 DT <- data.table(refchem,key=c('target','mechanism'))

Answer 3

您还可以使用plyr功能：

library(plyr)
dlply(example, .(target, mechan))

如果需要，它还具有使用函数处理数据的额外优势（上面有隐式identity）。

将数据框转换为列表

3 个答案: