如何从 R 中的数据框中列出共享共同值的键？ [复制]答案

【问题标题】：How to list the keys that share a common value from a dataframe in R? [duplicate]如何从 R 中的数据框中列出共享共同值的键？ [复制]
【发布时间】：2019-08-24 10:02:23
【问题描述】：

我有一个包含两列的大型数据框（3M 行）：key 和 value，我想创建一个向量列表（或任何类似的数据结构），其中包含与不同数量一样多的元素value，使得列表的元素 k 是 key 的向量，其 value 是 k。

# original dataframe:
df
# key   value
#   4       a
#   2       a
#   3       k
#  12       a

# expected output:
list
# $`a`
# [1] 4 2 12
#
# $`k`
# [1] 3

我尝试了一个循环，但它非常慢（处理 1M 行需要 6 个小时，我将它停在那里）。有没有更有效的方法？

【问题讨论】：

现在好点了吗？
好的，谢谢。在基础 R 中，您可以只使用 unstack(df)
太棒了！这正是我想要的，在 15 秒内！非常感谢，我认为您可以发表评论作为答案。
实际上，这已经被问过，所以我将它标记为原始帖子的副本，但我很高兴它对你有用。

标签： r list loops dataframe

【解决方案1】：

你可以试试tidyr::nest()，但我不知道它与你的循环相比会如何。

例子：

library(tidyr)

df <- tibble(
  id = letters,
  value = rep(1:13, 2)
)

df <- nest(df, id)

【讨论】：

谢谢！它在一分钟内完成了这项工作（！），但似乎该列表没有命名。我设法通过执行以下操作访问值为 k 的 ID 列表：as.data.frame(df %>% filter(value == k) %>% unnest())$id，但如果可能有更实用的方法。有没有办法将数据结构转换为向量的命名列表（或类似的东西），以便我可以将其导出为 JSON（或 CSV）？

【解决方案2】：

这由 dplyr 的 group_rows 和 group_data 方法处理分组数据：

library(dplyr)

grp_df <- group_by(mtcars, gear)
group_rows(grp_df)

#[[1]]
# [1]  4  5  6  7 12 13 14 15 16 17 21 22 23 24 25
#
#[[2]]
# [1]  1  2  3  8  9 10 11 18 19 20 26 32
#
#[[3]]
#[1] 27 28 29 30 31

group_data(grp_df)

## A tibble: 3 x 2
#   gear .rows
#  <dbl> <list>
#1     3 <int [15]>
#2     4 <int [12]>
#3     5 <int [5]>

【讨论】：

好的，谢谢。然后如何访问给定值的 ID？是否可以命名列表的元素？
实际上这并没有提供预期的结果，因为它返回的是 ID 而不是键（我最初通过将 key 列命名为 id 表达了自己的错误，我更正了这一点）。