将Mixed-Length命名列表转换为data.frame [英] Convert Mixed-Length named List to data.frame

问题描述

我有以下格式的列表：

  [[1]] 
 [[1]] $ a 
 [1] 1 
 
 [[1]] 
 $ b [1] 3 
 
 [[1]] $ c 
 [1] 5 
 
 [[2]] 
 [[2]] $ c 
 [1] 2 
 
 [[2] ] $ a 
 [1] 3 
  

有一个可能的键的预定义列表（ a ， b 和 c ，在这种情况下），列表中的每个元素（row）将为这些键中的一个或多个键定义值。我正在寻找一个快速的方式从上面的列表结构到一个data.frame，看起来像下面这样：在这种情况下：

  abc 
 1 1 3 5 
 2 3 NA 2 
  

任何帮助将不胜感激！

---

附录

我正在处理一个最多可以有50,000行和3-6列的表，其中指定了大多数值。我将从JSON中获取表，并尝试快速将其转换为data.frame结构。

以下是一些代码，用于创建我将使用的比例的示例列表：

  ids<  -  c（a，b，c）
 createList<  -  function（approxSize = 100）{
 set.seed ）
 
第五<  -  round（约大小/ 5）
 
列表<  -  list（）
列表[1：（第五* 5）] -  rep（
 list（list（a = 1，b = 2，c = 3），
 list（a = 3，b = 4，c = 5），
 list = 7，c = 9），
列表（c = 6，a = 8，b = 3），
列表（b = 6）），
第五）
 
列表
} 
  

只需创建一个包含约 50,000以测试这个大小列表的表现。

解决方案

这是我的初步想法。它不会加快你的方法，但它确实简化了代码：

 ＃makeDF<  -  function（List，名称）{
＃m < -  t（sapply（List，function（X）unlist（X）[Names]，
＃as.data.frame（m）
＃} 
 
 ## vapply（）比sapply（）快一点
 makeDF<  -  function（List，Names）{
m<  -  t（vapply（List，
 FUN = function（X）unlist（X）[Names]，
 FUN.VALUE = numeric（length（Names））））
 as.data.frame（m）
} 
 
 ##使用50k项目列表测试计时
 ll<  -  createList（50000）
 nms < -  c（a，b，c ）
 
 system.time（makeDF（ll，nms））
＃用户系统已用
＃0.47 0.00 0.47 
  pre> 
I have a list of the following format:
[[1]]
[[1]]$a
[1] 1

[[1]]$b
[1] 3

[[1]]$c
[1] 5

[[2]]       
[[2]]$c
[1] 2

[[2]]$a
[1] 3
There is a predefined list of possible "keys" (a, b, and c, in this case) and each element in the list ("row") will have values defined for one or more of these keys. I'm looking for a fast way to get from the list structure above to a data.frame which would look like the following, in this case:
  a  b c
1 1  3 5
2 3 NA 2
Any help would be appreciated!



Appendix

I'm dealing with a table that will have up to 50,000 rows and 3-6 columns, with most of the values specified. I'll be taking the table in from JSON and trying to quickly get it into data.frame structure. 

Here's some code to create a sample list of the scale with which I'll be working:
ids <- c("a", "b", "c")
createList <- function(approxSize=100){     
    set.seed(1234)

    fifth <- round(approxSize/5)

    list <- list()
    list[1:(fifth*5)] <- rep(
        list(list(a=1, b=2, c=3), 
                 list(a=3, b=4, c=5),
                 list(a=7, c=9),
                 list(c=6, a=8, b=3),
                 list(b=6)), 
        fifth)

    list
}
Just create a list with approxSize of 50,000 to test the performance on a list of this size.
解决方案
Here's my initial thought. It doesn't speed up your approach, but it does simplify the code considerably:
# makeDF <- function(List, Names) {
#     m <- t(sapply(List, function(X) unlist(X)[Names], 
#     as.data.frame(m)
# }    

## vapply() is a bit faster than sapply()
makeDF <- function(List, Names) {
    m <- t(vapply(List, 
                  FUN = function(X) unlist(X)[Names], 
                  FUN.VALUE = numeric(length(Names))))
    as.data.frame(m)
}

## Test timing with a 50k-item list
ll <- createList(50000)
nms <- c("a", "b", "c")

system.time(makeDF(ll, nms))
# user  system elapsed 
# 0.47    0.00    0.47 


                        
这篇关于将Mixed-Length命名列表转换为data.frame的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！