如何合并R中列表的所有元素？ [复制]答案

【问题标题】：How to merge all elements of list in R? [duplicate]如何合并R中列表的所有元素？ [复制]
【发布时间】：2013-02-11 07:12:57
【问题描述】：

我有一个列表，其中包含数据框作为其在 R 中的元素。

例子：

df1 <- data.frame("names"=c("John","Sam","Dave"),"age"=c(21,22,25))
df2 <- data.frame("names"=c("John","Sam"),"score"=c(22,25))
df3 <- data.frame("names"=c("John","Sam","Dave"),"country"=c("US","SA","NZ"))
mylist <- list(df1,df2,df3)

是否可以在不使用循环的情况下将 mylist 的所有元素合并在一起？

这个例子我想要的输出是：

  names age score country
1  John  21    22      US
2   Sam  22    25      SA

本例中的列表只有三个元素；但是，我正在寻找一种可以处理任意数量元素的解决方案。

【问题讨论】：

标签： r list merge

【解决方案1】：

您可以使用Reduce，一个班轮解决方案：

Reduce(merge,mylist)

  names age score country
1  John  21    22      US
2   Sam  22    25      SA

【讨论】：

【解决方案2】：

快速而肮脏的例子：

merge(merge(df1, df2),df3)

编辑 - 非常相似的问题在这里：Simultaneously merge multiple data.frames in a list

解决方案：

merged.data.frame = Reduce(function(...) merge(..., all=F), my.list)

免责声明 - 我从 @Charles 的答案中改变的只是 merge(..., all=F) 而不是 T - 这样它就可以提供您想要的输出。

【讨论】：

谢谢@alexwhan。我应该更具体。我需要一个包含任意数量元素的列表的解决方案。我的输入列表每次可能有不同数量的元素，而不是本例中的三个。
是的，这就是我想知道的

【解决方案3】：

只是为了表明它可以通过另一种方式完成......

mymerge <- function(mylist) {
  names(mylist) <- sapply(mylist, function(x) names(x)[2])
  ns <- unique(unlist(lapply(mylist, function(x) levels(x$names))))
  as.data.frame(c(list(names=ns), lapply(mylist, function(x) 
                         {x[match(ns, x$names),2]})))
}

> mymerge(mylist)
  names age score country
1  Dave  25    NA      NZ
2  John  21    22      US
3   Sam  22    25      SA

人们可以很容易地适应删除缺少值的行，或者可能只是在之后使用complete.cases 删除。

为了显示它更快，我们将组成一个更大的数据集； 100 个变量和 25 个名称。

set.seed(5)
vs <- paste0("V", 1:100)
mylist <- lapply(vs, function(v) {
  x <- data.frame(names=LETTERS[1:25], round(runif(25, 0,100)))
  names(x)[2] <- v
  x
})

> microbenchmark(Reduce(merge, mylist), myf(mylist))
Unit: milliseconds
                   expr       min        lq    median        uq       max
1           myf(mylist)  12.81371  13.19746  13.36571  14.40093  33.90468
2 Reduce(merge, mylist) 199.23714 206.28608 207.30247 208.44939 226.05980

【讨论】：

好吧，我很少被否决。并不是说我有时不应该得到它，但评论会很好。我认为这很漂亮，当数据变大时会比Reduce 更快，如编辑所示。
基准+1！减少真的很慢！
在使用 data.frame() 函数时，如果不指定 stringsAsFactors = T，此解决方案似乎不再有效
嗨@WillT-E，请继续进行必要的编辑。谢谢！

【解决方案4】：

你试过这个功能吗？

http://rss.acs.unt.edu/Rdoc/library/gtools/html/smartbind.html

library(gtools)
df1 <- data.frame(list(A=1:10), B=LETTERS[1:10], C=rnorm(10) )
df2 <- data.frame(A=11:20, D=rnorm(10), E=letters[1:10] )
df3 <- df1

out <- smartbind( mylist <- list(df1,df2,df3))

【讨论】：