将包含未命名条目的列表列表转换为数据框或tibble

时间:2017-03-07 07:08:40

标签: r tidyr

我使用来自RStudio的reticulate R包来运行一些python代码,将ROOT(http://root.cern.ch)中的数据导入R.我的问题是python代码返回一个列表行列表。例如,在python中,

[[0L, 0L, 'mu+', 1, 0, 0, 1, 3231.6421853545253, -17.361063509909364, 6322.884067996471, -2751.857298366544, 1.2318766603937736, 1407.9560948453036, 3092.931322317615], 
[0L, 0L, 'nu_e', 3, 1, 0, 0, 3231.6421853545253, -17.361063509909364, 6322.884067996471, -743.6755000649275, 9.950229845741603, 342.4203222294634, 818.781981693865], 
[0L, 0L, 'anti_nu_mu', 2, 1, 0, 0, 3231.6421853545253, -17.361063509909364, 6322.884067996471, -808.1114666690765, 21.680955968349267, 445.2784282520303, 922.9231198102832],
...]

这些数据将在reticulate

中转换为R中相应的列表
List of 136972
$ :List of 14
..$ : int 0
..$ : int 0
..$ : chr "mu+"
..$ : int 1
..$ : int 0
..$ : int 0
..$ : int 0
..$ : num 7162
..$ : num -0.0108
..$ : num -627
..$ : num 264
..$ : num -3.24
..$ : num 3080
..$ : num 3093
$ :List of 14
..$ : int 0
..$ : int 0
..$ : chr "mu+"
..$ : int 1
.... (you get the idea)

我已经在我能想到的任何地方搜索过,而且我找不到将这些数据转换为数据框的方法(我真的想要一个tibble)。一个问题似乎是列表条目没有命名。有很多数据,所以我不想做一些效率低下的事情。我可以让python代码返回列的字典,这将工作。但是创建一行的python代码要简单得多。

如果有一种简单的方法可以将这些行方式列表转换为数据框,那将是理想的选择。有什么想法吗?

1 个答案:

答案 0 :(得分:1)

以下是一些想到的方法:

  • 选项1:我们知道子列表中有多少项(预期有多少列)。遍历列表以使用子列表中的每个相关元素创建新列表。在as.data.frame中包裹,然后你就完成了。

    myFun_1 <- function(inlist, expectedCols = 14) {
      as.data.frame(
        lapply(sequence(expectedCols), 
               function(x) {
                 sapply(inlist, function(y) y[[x]])
                }),
        col.names = paste0("V", sequence(expectedCols)))
    }
    
  • 选项2.使用do.call(rbind, .)然后unlist每列制作一个不含data.frame列的常规list

    myFun_2 <- function(inlist) {
      x <- as.data.frame(do.call(rbind, inlist))
      x[] <- lapply(x, unlist)
      x
    }
    

让我们用一些样本数据来测试这些。这是一个list,应该创建一个矩形的3行x 14列数据集:

LL <- list(
  list(0L, 0L, 'mu+', 1, 0, 0, 1, 3231.6421853545253, -17.361063509909364,
       6322.884067996471, -2751.857298366544, 1.2318766603937736, 
       1407.9560948453036, 3092.931322317615),
  list(0L, 0L, 'nu_e', 3, 1, 0, 0, 3231.6421853545253, -17.361063509909364,
       6322.884067996471, -743.6755000649275, 9.950229845741603, 
       342.4203222294634, 818.781981693865),
  list(0L, 0L, 'anti_nu_mu', 2, 1, 0, 0, 3231.6421853545253, 
       -17.361063509909364, 6322.884067996471, -808.1114666690765, 
       21.680955968349267, 445.2784282520303, 922.9231198102832))

这是一个更大的版本,它将创建一个150000行的14列数据集。

Big_LL <- unlist(replicate(50000, LL, FALSE), FALSE)

小数据集上每个函数的结果:

myFun_1(LL)
##   V1 V2         V3 V4 V5 V6 V7       V8        V9      V10        V11       V12
## 1  0  0        mu+  1  0  0  1 3231.642 -17.36106 6322.884 -2751.8573  1.231877
## 2  0  0       nu_e  3  1  0  0 3231.642 -17.36106 6322.884  -743.6755  9.950230
## 3  0  0 anti_nu_mu  2  1  0  0 3231.642 -17.36106 6322.884  -808.1115 21.680956
##         V13       V14
## 1 1407.9561 3092.9313
## 2  342.4203  818.7820
## 3  445.2784  922.9231

myFun_2(LL)
##   V1 V2         V3 V4 V5 V6 V7       V8        V9      V10        V11       V12
## 1  0  0        mu+  1  0  0  1 3231.642 -17.36106 6322.884 -2751.8573  1.231877
## 2  0  0       nu_e  3  1  0  0 3231.642 -17.36106 6322.884  -743.6755  9.950230
## 3  0  0 anti_nu_mu  2  1  0  0 3231.642 -17.36106 6322.884  -808.1115 21.680956
##         V13       V14
## 1 1407.9561 3092.9313
## 2  342.4203  818.7820
## 3  445.2784  922.9231

一切都很好看。现在,性能怎么样?

system.time(myFun_1(Big_LL))
##    user  system elapsed 
##    2.65    0.05    2.75 

system.time(myFun_2(Big_LL))
##    user  system elapsed 
##    0.41    0.00    0.40 

所以,采用第二种方法; - )