我有一个子列表列表,我希望将其转换为数据帧(特别是作为tibble);例如:
myList <- list(
list(var1=1,var2=2,var3=3,var4=4,var5=5,var6=6),
list(var1=4,var2=5,var3=6,var4=7,var5=8,var6=9),
list(var1=7,var2=8,var3=9,var4=1,var5=2,var6=3)
)
使用以下代码,我可以将所选变量提取到一个tibble数据框
myDF <- tbl_df(cbind(
var1 = lapply(myList, '[[', "var1"),
var2 = lapply(myList, '[[', "var2"),
var5 = lapply(myList, '[[', "var5"),
var6 = lapply(myList, '[[', "var6")
))
但它非常冗长。是否有更简洁的方法(可能使用purrr map函数),可以从每个列表中提取所选的子元素并将它们填充到一行中?
此外,如果子列表本身包含列表,那么如何最好地提取这些列表的元素; e.g:
myList <- list(
list(var1=1,var2=2,var3=3,list4=list(varA="a",varB="b")),
list(var1=4,var2=5,var3=6,list4=list(varA="c",varB="d")),
list(var1=7,var2=8,var3=9,list4=list(varA="e",varB="f"))
)
我怎样才能得到以下内容:
myDF <- tbl_df(cbind(
var1 = lapply(myList, '[[', "var1"),
var2 = lapply(myList, '[[', "var2"),
var4 = lapply(myList, '[[', "list4$varA")
))
我想从列表4中提取特定元素,但使用$表示法向下钻取到下一级别不起作用?
答案 0 :(得分:4)
由于数据框只是列表,如果您的列表不是多次嵌套。
library(tidyverse)
myList %>%
map(as.data.frame) %>%
bind_rows() %>%
select(var1, var2, var5, var6)
# var1 var2 var5 var6
# 1 1 2 5 6
# 2 4 5 8 9
# 3 7 8 2 3
甚至以下情况,bind_rows()
实际上都适用于列表列表。
myList %>%
bind_rows() %>%
select(var1, var2, var5, var6)
# var1 var2 var5 var6
# <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
# 1 1.00 2.00 5.00 6.00
# 2 4.00 5.00 8.00 9.00
# 3 7.00 8.00 2.00 3.00
但有时可能会出现这样的情况:每个列表元素只有一些共同的元素,而您只想选择那些
myList %>%
map(as.data.frame) %>%
map(~ select(.x, var1, var2, var5, var6)) %>%
bind_rows()
# var1 var2 var5 var6
# 1 1 2 5 6
# 2 4 5 8 9
# 3 7 8 2 3
对于使用flatten()
purrr
进行多次嵌套调查的情况
myList2 <- list(
list(var1=1,var2=2,var3=3,list4=list(varA="a",varB="b")),
list(var1=4,var2=5,var3=6,list4=list(varA="c",varB="d")),
list(var1=7,var2=8,var3=9,list4=list(varA="e",varB="f"))
)
myList2 %>%
map(flatten) %>%
bind_rows()
# var1 var2 var3 varA varB
# <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <chr>
# 1 1.00 2.00 3.00 a b
# 2 4.00 5.00 6.00 c d
# 3 7.00 8.00 9.00 e f
并根据需要应用select()
,名称将是相应元素的名称。请注意不同元素中的重复名称,因为它只需要一个。
可能会出现enframe()
tibble
函数也很有用的情况。
答案 1 :(得分:0)
对于第一种情况,可能的基础R解决方案:
> data.frame(do.call(rbind, myList))[c("var1", "var2", "var5", "var5")]
var1 var2 var5 var6
1 1 2 5 6
2 4 5 8 9
3 7 8 2 3