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
,
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?
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; - )