我有一个嵌套的数据列表。它的长度是132,每一项是一个长度为20的列表。是否有一种快速的方法可以将这种结构转换为具有132行和20列数据的数据帧?
下面是一些示例数据:
l <- replicate(
132,
as.list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
我有一个嵌套的数据列表。它的长度是132,每一项是一个长度为20的列表。是否有一种快速的方法可以将这种结构转换为具有132行和20列数据的数据帧?
下面是一些示例数据:
l <- replicate(
132,
as.list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
当前回答
这是最后对我有用的方法:
do.call(“rbind”, lapply(S1, as.data.frame))
其他回答
有时你的数据可能是相同长度的向量的列表。
lolov = list(list(c(1,2,3),c(4,5,6)), list(c(7,8,9),c(10,11,12),c(13,14,15)) )
(内部向量也可以是列表,但我简化了,使其更容易阅读)。
然后可以进行如下修改。记住,你可以一次取消一个级别:
lov = unlist(lolov, recursive = FALSE )
> lov
[[1]]
[1] 1 2 3
[[2]]
[1] 4 5 6
[[3]]
[1] 7 8 9
[[4]]
[1] 10 11 12
[[5]]
[1] 13 14 15
现在用其他答案中提到的你最喜欢的方法:
library(plyr)
>ldply(lov)
V1 V2 V3
1 1 2 3
2 4 5 6
3 7 8 9
4 10 11 12
5 13 14 15
包数据。Table中有rbindlist函数,它是do的一个超快速实现。调用(rbind列表(…))。
它可以接受一个列表的列表,data。frame或data。表作为输入。
library(data.table)
ll <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
, c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
)
DT <- rbindlist(ll)
这会返回一个数据。表继承自data.frame。
如果你真的想转换回data。frame使用as。data。frame(DT)
扩展@Marek的回答:如果你想避免字符串变成因素和效率不是一个问题,尝试一下
do.call(rbind, lapply(your_list, data.frame, stringsAsFactors=FALSE))
2020年7月更新:
stringsAsFactors参数的默认值现在是default.stringsAsFactors(),它的默认值是FALSE。
假设你的列表的列表叫做l:
df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=length(l), byrow=TRUE))
上面的代码会将所有的字符列转换为因子,为了避免这种情况,你可以在data.frame()调用中添加一个参数:
df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=132, byrow=TRUE),stringsAsFactors=FALSE)
该方法使用一个tidyverse包(purrr)。
列表:
x <- as.list(mtcars)
将其转换为数据帧(更具体地说是tibble):
library(purrr)
map_df(x, ~.x)
编辑时间:2021年5月30日
这实际上可以通过dplyr中的bind_rows()函数实现。
x <- as.list(mtcars)
dplyr::bind_rows(x)
A tibble: 32 x 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4
2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1
4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1
5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2
6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1
7 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4
8 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2
9 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2
10 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4
# ... with 22 more rows