创建的数据帧，匹配基于列表的第一元素

Question

我想基于列表的第一个元素上创建一个数据帧。具体而言，我有

一种含载体变量（names1）;

它包含两个变量（一些vars1和值）一个列表;

和最终产品应附有包含尽可能多的行为案件的比赛“names1”一个data.frame。

如果有一个具体的列表和向量之间的不匹配，应该是NA。

该值也可以是因素或字符串。

names1 <- c("a", "b", "c")
dat1 <- data.frame(names1 =c("a", "b", "c", "f"),values= c("val1", 13, 11, 0))
   dat1$values <- as.factor(dat1$values)
dat2 <- data.frame(names1 =c("a", "b", "x"),values= c(12, 10, 2))
   dat2$values <- as.factor(dat2$values)
list1 <- list(dat1, dat2)

结果应与变量“名称”和所有的值，其各自的零部件清单比赛的新的数据帧：

 a      b    c
 val1   13   11
 12     10   NA

Answer 1

一个选择是将循环通过list（“list1的”），由“长”到filter基于“名称”载体的“名称”栏，将其转换为一个单一的数据集而创建具有.id标识列，spread'宽”和删除‘GRP’列

library(tidyverse)
map_df(list1, ~   .x %>% 
                     filter(names %in% !! names), .id = 'grp') %>%           
      spread(names, values) %>% 
      select(-grp)   
#      a     b     c    
#1    25    13    11
#2    12    10    NA

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或者另一种选择是将数据集与bind_rows结合在一起，创造了一个分组标识“GRP”指定list元素，通过选择具有“名称” filter和vector从“长”相匹配，只有“名称”列spread行'宽'

bind_rows(list1, .id = 'grp') %>%
   filter(names %in% !! names) %>% 
   spread(names, values)

注：这是最好不要使用保留的关键字指定对象名称（names）。此外，为避免混淆，对象应该是从数据框对象的列名不同。

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它只能与base R也做。创建具有Map组标识符，rbind的list元件以单个数据集，通过从“名称” subset仅保留值vector的行，以及从“长”到“宽” reshape

df1 <- subset(do.call(rbind, Map(cbind, list1, 
          ind = seq_along(list1))), names %in% .GlobalEnv$names)   
reshape(df1, idvar = 'ind', direction = 'wide', timevar = 'names')[-1]

Answer 2

基R和dplyr的混合。对于每一个列表元素，我们创建1行中的数据帧。使用dplyr的rbind_list将它们绑定排在一起，然后子集只有那些我们需要使用names列。

library(dplyr)

rbind_list(lapply(list1, function(x) 
        setNames(data.frame(t(x$values)), x$names)))[names]

#     a     b     c
#   <dbl> <dbl> <dbl>
#1    25    13    11
#2    12    10    NA

无子输出看起来是这样的

rbind_list(lapply(list1, function(x) setNames(data.frame(t(x$values)), x$names)))

#     a     b     c     x
#   <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1    25    13    11    NA
#2    12    10    NA     2

Answer 3

在基础R

t(sapply(list1, function(x) setNames(x$values, names)[match(names, x$names)]))
#       a  b  c
# [1,] 25 13 11
# [2,] 12 10 NA

Answer 4

仅使用基础R

body <- do.call('rbind', lapply(list1, function(list.element){
  element.vals <- list.element[['values']]
  element.names <- list.element[['names']]
  names(element.vals) <- element.names
  return.vals <- element.vals[names]
  if(all(is.na(return.vals))) NULL else return.vals
}))

df <- as.data.frame(body)
names(df) <- names
df

Answer 5

为了完整起见，这里是一个使用data.table和dcast()一个rowid()的方法：

library(data.table)
nam <- names1   # avoid name conflict with column name
rbindlist(list1)[names1 %in% nam, dcast(.SD, rowid(names1) ~ names1)][, names1 := NULL][]

      a  b    c
1: val1 13   11
2:   12 10 <NA>

或者，更简洁，挑重塑后列：

library(data.table)
rbindlist(list1)[, dcast(.SD, rowid(names1) ~ names1)][, .SD, .SDcols = names1]