我尝试cbind
或unnest
或as.data.table
部分嵌套列表。
id <- c(1,2)
A <- c("A1","A2","A3")
B <- c("B1")
AB <- list(A=A,B=B)
ABAB <- list(AB,AB)
nested_list <- list(id=id,ABAB=ABAB)
id length
与ABAB相同(本例中为2)。我不知道如何unlist
此列表的一部分(ABAB)和cbind
另一部分(id)。这是我想要的结果data.table
:
data.table(id=c(1,1,1,2,2,2),A=c("A1","A2","A3","A1","A2","A3"),B=rep("B1",6))
id A B
1: 1 A1 B1
2: 1 A2 B1
3: 1 A3 B1
4: 2 A1 B1
5: 2 A2 B1
6: 2 A3 B1
答案 0 :(得分:6)
我还没有针对更一般的案例进行测试,但这适用于OP示例:
library(data.table)
as.data.table(nested_list)[, lapply(ABAB, as.data.table)[[1]], id]
# id A B
#1: 1 A1 B1
#2: 1 A2 B1
#3: 1 A3 B1
#4: 2 A1 B1
#5: 2 A2 B1
#6: 2 A3 B1
或另一种选择(可能更快,但更详细):
rbindlist(lapply(nested_list$ABAB, as.data.table),
idcol = 'id')[, id := nested_list$id[id]]
答案 1 :(得分:5)
这是一些超级丑陋的基础R,但会产生所需的输出。
Reduce(rbind, Map(function(x, y) setNames(data.frame(x, y), c("id", "A", "B")),
as.list(nested_list[[1]]),
lapply(unlist(nested_list[-1], recursive=FALSE),
function(x) Reduce(cbind, x))))
id A B
1 1 A1 B1
2 1 A2 B1
3 1 A3 B1
4 2 A1 B1
5 2 A2 B1
6 2 A3 B1
lapply
获取使用unlist
和recursive=FALSE
提取的两个元素(每个元素包含A和B变量)的列表。它返回一个字符矩阵列表,其中B变量通过循环填充。来自as.list(nested_list[[1]])
的单个id变量的列表和矩阵的矩阵被馈送到Map
,它将相应的对转换为data.frame并为列提供所需的名称并返回data.frames列表。 。最后,这个data.frames列表被送到Reduce
,rbind
将结果转换为单个data.frame。
如果需要,最终Reduce(rbind,
可以由data.table
s rbindlist
替换。
答案 2 :(得分:3)
这是另一个可怕的解决方案
max_length = max(unlist(lapply(nested_list, function(x) lapply(x, lengths))))
data.frame(id = do.call(c, lapply(nested_list$id, rep, max_length)),
do.call(rbind, lapply(nested_list$ABAB, function(x)
do.call(cbind, lapply(x, function(y) {
if(length(y) < max_length) {
rep(y, max_length)
} else {
y
}
})))))
# id A B
#1 1 A1 B1
#2 1 A2 B1
#3 1 A3 B1
#4 2 A1 B1
#5 2 A2 B1
#6 2 A3 B1
答案 3 :(得分:2)
还有一个,也是不优雅的 - 但是当我看到其他答案时,我走得太远了。
restructure <- function(nested_l) {
ids <- as.numeric(max(unlist(lapply(unlist(nested_l, recursive = FALSE), function(x){
lapply(x, length)
}))))
temp = data.frame(rep(nested_l$id, each = ids),
sapply(1:length(nested_l$id), function(x){
out <-unlist(lapply(nested_l[[2]], function(y){
return(y[x])
}))
}))
names(temp) <- c("id", unique(substring(unlist(nested_l[2]), first = 1, last = 1)))
return(temp)
}
> restructure(nested_list)
id A B
1 1 A1 B1
2 1 A2 B1
3 1 A3 B1
4 2 A1 B1
5 2 A2 B1
6 2 A3 B1
答案 4 :(得分:1)
加入聚会:
library(tidyverse)
temp <- map(nested_list,~map(.x,~expand.grid(.x)))
df <- map_df(1:2,~cbind(temp$id[[.x]],temp$ABAB[[.x]]))
Var1 A B
1 1 A1 B1
2 1 A2 B1
3 1 A3 B1
4 2 A1 B1
5 2 A2 B1
6 2 A3 B1