Question

我的数据输出是一个列表，其中包含参与者数据的嵌套列表。

例如，一个列表将有参与者1至5。
- 在该列表中，参与者1将有2天的数据，参与者2可能有5天的数据（嵌套列表），等等。

DF = list(list(list(0.601705399641698)), list(list(1.0967226417789), 
                                         list(1.18794820947846), list(3.98557480186904)), list(list(
                                           0.995996328131446), list(0.564513260465204), list(1.31356753668681), 
                                           list(0.891872221784271)), list(list(0.649008813684839), list(
                                             1.0036615512612), list(NA_real_)), list(list(0.828273303379322)))

当我使用map_df合并这些列表时，它会像这样移动行：

xtest = map_df(DF, ~as.data.frame(.x), .null = NA)

# which comes out like this
structure(list(X0.601705399641698 = c(0.601705399641698, NA, 
                                      NA, NA, NA), X1.0967226417789 = c(NA, 1.0967226417789, NA, NA, 
                                                                        NA), X1.18794820947846 = c(NA, 1.18794820947846, NA, NA, NA), 
               X3.98557480186904 = c(NA, 3.98557480186904, NA, NA, NA), 
               X0.995996328131446 = c(NA, NA, 0.995996328131446, NA, NA), 
               X0.564513260465204 = c(NA, NA, 0.564513260465204, NA, NA), 
               X1.31356753668681 = c(NA, NA, 1.31356753668681, NA, NA), 
               X0.891872221784271 = c(NA, NA, 0.891872221784271, NA, NA), 
               X0.649008813684839 = c(NA, NA, NA, 0.649008813684839, NA), 
               X1.0036615512612 = c(NA, NA, NA, 1.0036615512612, NA), NA_real_. = c(NA_real_, 
                                                                                    NA_real_, NA_real_, NA_real_, NA_real_), X0.828273303379322 = c(NA, 
                                                                                                                                                    NA, NA, NA, 0.828273303379322)), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame")

  X0.601705399641698 X1.0967226417789 X1.18794820947846 X3.98557480186904 X0.995996328131446 X0.564513260465204 X1.31356753668681 X0.891872221784271
1          0.6017054               NA                NA                NA                 NA                 NA                NA                 NA
2                 NA         1.096723          1.187948          3.985575                 NA                 NA                NA                 NA
3                 NA               NA                NA                NA          0.9959963          0.5645133          1.313568          0.8918722
4                 NA               NA                NA                NA                 NA                 NA                NA                 NA
5                 NA               NA                NA                NA                 NA                 NA                NA                 NA
  X0.649008813684839 X1.0036615512612 NA_real_. X0.828273303379322
1                 NA               NA        NA                 NA
2                 NA               NA        NA                 NA
3                 NA               NA        NA                 NA
4          0.6490088         1.003662        NA                 NA
5                 NA               NA        NA          0.8282733

似乎是按列添加数据，并转移新值，而不是从参与者2的第1列第2行开始，依此类推。

是否有办法将map_df数据帧输出更改为从第1列开始，但保持与每个参与者对应的行？

预期输出：

                 1              2                 3                  4
1          0.6017054         NA              NA                NA # participant 1
2          1.096723          1.187948        3.985575          NA # participant 2
3          0.9959963         0.5645133       1.313568          0.8918722 # participant 3
4          0.6490088         1.003662        NA                NA # Participant 4
5          0.8282733         NA              NA                NA # Participant 5

Answer 1

一种tidyverse方法

library(tidyverse)
map_dfr(DF, ~unlist(.x) %>% t() %>% as.data.frame())
#         V1        V2       V3        V4
#1 0.6017054        NA       NA        NA
#2 1.0967226 1.1879482 3.985575        NA
#3 0.9959963 0.5645133 1.313568 0.8918722
#4 0.6490088 1.0036616       NA        NA
#5 0.8282733        NA       NA        NA

或使用data.table

library(data.table)
rbindlist(lapply(DF, function(x) data.table(t(unlist(x)))), fill = TRUE)
#          V1        V2       V3        V4
#1: 0.6017054        NA       NA        NA
#2: 1.0967226 1.1879482 3.985575        NA
#3: 0.9959963 0.5645133 1.313568 0.8918722
#4: 0.6490088 1.0036616       NA        NA
#5: 0.8282733        NA       NA        NA

使用map_df到数据框的列表正在移动行

1 个答案: