如何从 R 中的嵌套列表构建数据框答案

【问题标题】：How to build a data frame from a nested list in R如何从 R 中的嵌套列表构建数据框
【发布时间】：2019-05-20 13:55:26
【问题描述】：

我有一个查询数据库并返回两个数据框（df1 和 df2）的列表的函数。如果我在该函数上迭代地应用，我会返回一个包含两个数据框的嵌套列表的列表。

结果列表的结构如下：

#e.g. sample list of lists of 2 data frames
A1 <- data.frame(Value =c("A","B","C"))
A2 <- data.frame(Value =c("1","2","3"))
B1 <- data.frame(Value =c("D","E","F"))
B2 <- data.frame(Value =c("4","5","6"))
C1 <- data.frame(Value =c("G","H","I"))
C2 <- data.frame(Value =c("7","8","9"))
myList <- list( list(df1 = A1, df2 = A2),
            list(df1 = B1, df2 = B2),
            list(df1 = C1, df2 = C2))

然后我想将数据框组合成它们自己独立的大数据框 - df1_All 和 df2_All。

如何从列表中提取所有 df1 数据框并将它们组合成一个更大的数据框？我在想它会使用 do.call(rbind) 构造和应用于 myList 的 apply 或 map 函数吗？

【问题讨论】：

您的预期输出是什么？每个列表是否仅包含 2 个数据框，并且您希望始终交替组合它们？ do.call("rbind", lapply(myList, "[[", 1)) 和 do.call("rbind", lapply(myList, "[[", 2)) 是你需要的吗？
purrr::map_dfr(myList, 'df1')，或者使用purrr::pmap(myList, dplyr::bind_rows)同时获得第一和第二
预期输出将是由 A1、B1 和 C1 组合（绑定行）组成的数据框和 A2、B2 和 C2 的单独数据框。
你能改变你的数据库查询来返回你想要的表吗？
@RonakShah - 类似地do.call(Map, c(rbind, myList)) 将其全部放回长度为 2 的列表中。

标签： r list lapply purrr

【解决方案1】：

根据 Ronak Shah 对我的问题的评论，这是我的答案：

dfX1 <- data.frame(do.call("rbind",lapply(myList,"[[","df1")))
dfX2 <- data.frame(do.call("rbind",lapply(myList,"[[","df2")))

【讨论】：

【解决方案2】：

myList %>% 
   pmap(.,bind_rows) %>% 
   bind_cols()
  Value Value1
1     A      1
2     B      2
3     C      3
4     D      4
5     E      5
6     F      6
7     G      7
8     H      8
9     I      9

【讨论】：

【解决方案3】：

编辑：以下代码未创建所需的输出（OP 在我起草后澄清了预期的输出）

让我们创建一个自定义函数。您的数据框似乎处于相同的位置，所以让我们利用这种规律性：

getDataFrame <- function(mylist, wantx) {
  df <- sapply(myList, `[[`, wantx)
  names(df) <- paste0("Name", seq(1:length(mylist)))
  df <- as_tibble(df)
  return(df)
}

所以，

getDataFrame(myList, 1)

# A tibble: 3 x 3
  Name1 Name2 Name3
  <fct> <fct> <fct>
1 A     D     G    
2 B     E     H    
3 C     F     I

同样：

> getDataFrame(myList, 2)
# A tibble: 3 x 3
  Name1 Name2 Name3
  <fct> <fct> <fct>
1 1     4     7    
2 2     5     8    
3 3     6     9

如果您不希望它们成为因子，则必须在之后对其进行转换。希望这会有所帮助。

【讨论】：