Question

我有一个InternetClientServer，其中一列是命名变量列表（它们本身主要是列表）。最好使用tbl_df代码，我想在一组这些变量上应用一个函数，并将每个函数调用的输出转换为数据框中的一个新列（类似于{{1} }但是对于这些嵌套变量。）

例如，我目前的数据类似于：

tidyverse

我想将函数应用于mutate_at中的变量（即d <- tibble( l = list(list("a"=list("a1","a2","a3","a4"), "b"=list("b1","b2","b3")), list("a"=list("x1","x2"), "b"=list("y3"))) ) # A tibble: 2 x 1 l <list> 1 <list [2]> 2 <list [2]>和d$l），就像a给出多个函数时所做的那样，自动创建以创建它们的变量命名的新列。例如，我想申请的一个函数会将它们的长度作为新列返回，即：

有谁知道这样做的简单方法？到目前为止，我一直在做这样的事情：

mutate_at

但是我不想为# A tibble: 2 x 3 l n_a n_b <list> <dbl> <dbl> 1 <list [2]> 4. 3. 2 <list [2]> 2. 1.中的每个变量写出来（实际数据有~24个变量）。

编辑：另外，要明确的是，获取长度的示例只是一个函数，我想申请。我真的想要一种更通用的方法，在d %>% mutate(n_a = purrr::map(l, ~length(.$a)) %>% purrr::simplify(), n_b = purrr::map(l, ~length(.$b)) %>% purrr::simplify())中的变量的任意子集上应用任意函数。

Answer 1

您可以使用lengths来提取元素＆＃39;没有环绕它们的长度;并使用bind_cols代替mutate向数据框添加多个列：

d %>% bind_cols(map_dfr(.$l, ~ as.list(lengths(.))))

# A tibble: 2 x 3
#  l              a     b
#  <list>     <int> <int>
#1 <list [2]>     4     3
#2 <list [2]>     2     1

或使用compose链接as.list和lengths：

d %>% bind_cols(map_dfr(.$l, compose(as.list, lengths)))

# A tibble: 2 x 3
#  l              a     b
#  <list>     <int> <int>
#1 <list [2]>     4     3
#2 <list [2]>     2     1

请注意，此方法会动态检查列表的名称，如果缺少具有特定名称的元素，则结果为NA：

d <- tibble(
    l = list(list("a"=list("a1","a2","a3","a4")),
             list("a"=list("x1","x2"), 
                  "b"=list("y3")))
)

d %>% bind_cols(map_dfr(.$l, ~ as.list(lengths(.))))

# A tibble: 2 x 3
#  l              a     b
#  <list>     <int> <int>
#1 <list [1]>     4    NA
#2 <list [2]>     2     1

Answer 2

另一种选择是使用purrr包中的transpose和lengths功能。

bind_cols(d, map(transpose(d$l), lengths))
# # A tibble: 2 x 3
#   l              a     b
#   <list>     <int> <int>
# 1 <list [2]>     4     3
# 2 <list [2]>     2     1

Answer 3

您可以使用sapply并将结果分配给新列：

d[,c("a","b")] <- t(sapply(d$l,lengths))
# # A tibble: 2 x 3
#            l     a     b
#       <list> <int> <int>
# 1 <list [2]>     4     3
# 2 <list [2]>     2     1

将嵌套在数据框中的列表中的变量转换为列

3 个答案: