R将列表列表转换为数据帧

时间:2015-08-20 11:42:47

标签: r list dataframe

我需要处理在受密码保护的Excel(xlsx)工作簿中提供的数据。出于法律原因,我无法从那里创建未受保护的Excel文件或csv文件等。所有Excel导入包都不能处理受密码保护的工作簿。

从这个答案Import password-protected xlsx workbook into R我设法提取数据。但是,它是以字符列表格式列表导入的。我的列表的输入看起来像这样:

list(list("ID", "ID1", "ID2"),
     list("V2", NULL, "text2"),
     list("Name", "John Smith", "Mary Brown"),
     list("Score", 1, 2),
     list("email", "JS@gmail.com", "MB@gov.uk"))

我想要的是具有列ID,V2等的数据帧,如下所示:

   ID    V2     Name        Score  email
   ID1   NULL   John Smith  1      JS@gmail.com
   ID2   text2  Mary Brown  2      MS@gov.uk

原始Excel工作簿中有空单元格,因此使用unlist的解决方案将无效。

使用R list to data frame的答案和其他类似问题的组合,我有以下代码(其中 listform 是列表的名称):

matform <- as.matrix(sapply(listform, function(s) s)) # retains empty
df <- data.frame(matform[2:nrow(matform),])
names(df) = matform[1,]

这很接近,但数据框列出了列。所以str(df)会产生:

'data.frame':   2 obs. of  5 variables:
 $ ID:List of 2
  ..$ : chr "ID1"
  ..$ : chr "ID2"
 $ V2:List of 2
  ..$ : NULL
  ..$ : chr "text2"
and so on

3 个答案:

答案 0 :(得分:3)

来自“data.table”包的“SetDT”似乎非常强大:

> library(data.table)

> null2na <- function(x){ ifelse(is.null(x),NA,x)}

> f <- function(x){sapply(x,null2na)}

> L <- list(list("ID", "ID1", "ID2"),
+           list("V2", NULL, "text2"),
+           list("Name", "John Smith", "Mary Brown"),
+           list("S ..." ... [TRUNCATED] 

> L <- setDT(L)[, lapply(.SD, f)]

> setnames(L,colnames(L),unlist(L[1,]))

> L <- L[-1,]

> L
    ID    V2       Name Score        email
1: ID1    NA John Smith     1 JS@gmail.com
2: ID2 text2 Mary Brown     2    MB@gov.uk

> str(L)
Classes ‘data.table’ and 'data.frame':  2 obs. of  5 variables:
 $ ID   : chr  "ID1" "ID2"
 $ V2   : chr  NA "text2"
 $ Name : chr  "John Smith" "Mary Brown"
 $ Score: chr  "1" "2"
 $ email: chr  "JS@gmail.com" "MB@gov.uk"
 - attr(*, ".internal.selfref")=<externalptr> 
> 

(数据表是更好的数据框。)

函数“f”执行两个作业:“取消列出”并将NULL转换为NA。

答案 1 :(得分:2)

第一步:提取名称:

names = lapply(listform, `[[`, 1)
data = setNames(lapply(listform, `[`, -1), names)

第二步:取消列出数据并绑定列

result = as.data.frame(sapply(data, unlist))

这里的魔力发生在sapply,内部调用simplify2array。最后需要as.data.frame从结果矩阵中生成data.frame,并为各列分配适当的数据类型。

上面的代码有一个问题:列类型可能不是你想要的。这可以修复如下:

col_classes = sapply(lapply(listform, `[[`, 2), typeof)
result = as.data.frame(sapply(data, unlist), stringsAsFactors = FALSE)
for (col in seq_len(ncol(result)))
    class(result[[col]]) = col_classes[col]

现在您将获得以下结果:

> str(result)
'data.frame':   2 obs. of  5 variables:
 $ ID   : chr  "ID1" "ID2"
 $ V2   : chr  "text1" "text2"
 $ Name : chr  "John Smith" "Mary Brown"
 $ Score: num  1 2
 $ email: chr  "JS@gmail.com" "MB@gov.uk"

我认为,这就是你想要的。

答案 2 :(得分:2)

使用data.table v1.9.5transpose()功能)的一种方式:

require(data.table) # v1.9.5+
setDT(sapply(ll, function(x) setattr(transpose(x[-1L]), 'names', x[[1L]])))[]
#     ID    V2       Name Score        email
# 1: ID1    NA John Smith     1 JS@gmail.com
# 2: ID2 text2 Mary Brown     2    MB@gov.uk

使用setDF()代替setDT()代替data.frame

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