重命名嵌套列表和行绑定中的列答案

【问题标题】：Rename columns in nested lists and row bind重命名嵌套列表和行绑定中的列
【发布时间】：2017-08-09 13:49:34
【问题描述】：

我有一个嵌套的对象列表，我想首先重命名一些变量并行绑定它的对象，但只选择一些变量。在下面的示例中，我想将第二个对象中的列 A 重命名为 a，并将第三个对象中的 w 重命名为 x，然后行绑定所有三个对象，仅选择列 a和x 使用。

数据：

df <- list(structure(list(a = 1:3, 
x = c(-1.99, -1.11, -0.34), 
y = c("C", "B", "A")), .Names = c("a", "x",                                                                                                  "y"), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA,                                                                                                                                                              -3L)), structure(list(a = 1:3, x = c(-0.44, -1.07,                                                                                                                                                                                                  -0.23)), .Names = c("A", "x"), class = c("tbl_df",                                                                                                                                                                                                                                           "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -3L)), 
structure(list(a = 1:3, x = c(-0.62, -0.60, -0.06), 
y = c(3L, 2L, 1L)), .Names = c("a", "w", "y"), class = c("tbl_df",                                                                                                                                                                                                                                                                                                             "tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -3L)))

列表结构：

   > lapply(df, names)
[[1]]
[1] "a" "x" "y"

[[2]]
[1] "A" "x"

[[3]]
[1] "a" "w" "y"

然后，行绑定然后：

library(plyr)
df2 <- ldply(df, data.frame)

【问题讨论】：

标签： r plyr

【解决方案1】：

使用purrr (map), dplyr(rename,select,bind_rows,%>%) 和 magrittr (%<>%,%>%)：

library(purrr)
library(dplyr)
library(magrittr)
df[[2]] %<>% rename(.,a = A)
df[[3]] %<>% rename(.,x = w)
df %>% map_df(. %>% select("a","x"))
# # A tibble: 9 x 2
#       a     x
#   <int> <dbl>
# 1     1 -1.99
# 2     2 -1.11
# 3     3 -0.34
# 4     1 -0.44
# 5     2 -1.07
# 6     3 -0.23
# 7     1 -0.62
# 8     2 -0.60
# 9     3 -0.06

或者在基础 R 中：

names(df[[2]])[names(df[[2]]) == "A"] <- "a"
names(df[[3]])[names(df[[3]]) == "w"] <- "x"
do.call(rbind,lapply(df,"[",c("a","x")))

【讨论】：

也许提到 %<>% 来自 magrittr，而不是 tidyr 或 dplyr
其实那里没有tidyr，但是map来自purrr
另外，您可以使用map_df（内部使用bind_rows()）代替map() ... bind_rows()
漂亮，我不知道这个，我编辑使用它

【解决方案2】：

您可以通过以下方式实现：

library(plyr)
df = lapply(df, function(x) {plyr::rename(x,c("A"="a","w"="x"),warn_missing = F)})
df2 <- ldply(lapply(df, function(x) {x[,c("a","x")]}), data.frame)

输出：

  a     x
1 1 -1.99
2 2 -1.11
3 3 -0.34
4 1 -0.44
5 2 -1.07
6 3 -0.23
7 1 -0.62
8 2 -0.60
9 3 -0.06

希望这会有所帮助。

【讨论】：

您认为我必须将对象位置精确定位为colnames(df[[2]])[1]="a" 还是我可以使用列的名称来代替？这很重要，因为我的真实数据对象有超过 500 个列表，假设我必须重命名其中的大约 100 个……如果存在更有效的方法，那就太好了。无论如何，谢谢。
嗨 Marie-Eve，请查看我的答案的补充内容，它应该涵盖该场景。

【解决方案3】：

另一个想法可能是使用替换值创建一个命名向量 v，循环遍历您的列表，如果匹配则重命名并选择所需的列。

v <- c("a" = "A", "x" = "w")

map_df(df, .f = ~ rename_if(
  .x, 
  .p = names(.x) %in% v, 
  .f = funs(stringi::stri_replace_all_fixed(., v, names(v), vectorize_all = FALSE))) %>% 
    select(names(v))
)

这给出了：

## A tibble: 9 x 2
#      a     x
#  <int> <dbl>
#1     1 -1.99
#2     2 -1.11
#3     3 -0.34
#4     1 -0.44
#5     2 -1.07
#6     3 -0.23
#7     1 -0.62
#8     2 -0.60
#9     3 -0.06

【讨论】：