使用dplyr，purrr将列表列表中的每个ith元素组合在一起 [英] Combine every ith element of a list of lists together using dplyr, purrr

问题描述

我有一个结构相同的列表，如下所示：

I have a list of identically structured lists as follows:

    test1 <- list(first = data.frame(col1 = c(1,2), col2 = c(3,4)), 
                  second = data.frame(COL1 = c(100,200), COL2 = c(300, 400)))

    test2 <- list(first = data.frame(col1 = c(5,6), col2 = c(7,8)), 
                  second = data.frame(COL1 = c(500,600), COL2 = c(700,800)))

    orig.list <- list(test1, test2)

我要：

1. 将每个嵌套列表的第一个元素的行绑定在一起，将行绑定每个嵌套列表的第二个元素都在一起，等等。


2. 将结果元素重组为一个列表，其结构与第一个列表相同。

我可以轻松地通过以下方式逐个元素进行操作：

I can easily do this element by element via:

    firsts <- orig.list %>% purr::map(1) %>% dplyr::bind_rows()
    seconds <- orig.list %>% purr::map(2) %>% dplyr::bind_rows()

    new.list <- list(first = firsts, second = seconds)

但是，对于n个列表元素，这要求我：

However, for n list elements this requires that I:

1. 知道元素数在每个列表中，


2. 知道元素的名称和顺序，以便我可以使用正确的名称和顺序重新创建新列表，


3. 复制并

我正在寻找如何应用purrr：map（或其他一些tidyverse）函数）来组合列表列表的所有元素，并保留元素名称和顺序。

I'm looking for how to apply purrr:map (or some other tidyverse function) more generically to combine all elements of a list of lists, preserving the element names and order.

推荐答案

在显示数据的最简单情况下，可以使用 pmap 可以并行浏览列表，而 bind_rows 可以组合单个数据帧：

Under the simplest cases as you've shown with your data, you can use pmap to walk through the list in parallel and bind_rows to combine individual data frames:

library(tidyverse)
pmap(orig.list, bind_rows)

#$first
#  col1 col2
#1    1    3
#2    2    4
#3    5    7
#4    6    8

#$second
#  COL1 COL2
#1  100  300
#2  200  400
#3  500  700
#4  600  800

identical(pmap(orig.list, bind_rows), new.list)
# [1] TRUE

---

稍微说一下通用一些，即处理每个子列表中元素的数量和名称顺序可能不同的情况，您可以使用：

---

To make this a little bit more generic, i.e. handles cases where the number of elements and order of names in each sublist can vary, you can use:

map(map_df(orig.list, ~ as.data.frame(map(.x, ~ unname(nest(.))))), bind_rows)

即您将每个子列表嵌套为一个数据框，然后让 bind_rows 检查您的名字。

i.e. you nest each sub list as a data frame, and let bind_rows to check the names for you.

测试用例：

与 test1 相同，切换<$中元素的顺序c $ c> test2 ：

test2 <- list(second = data.frame(COL1 = c(500,600), COL2 = c(700,800)),
              first = data.frame(col1 = c(5,6), col2 = c(7,8)))

orig.list1 <- list(test1, test2)

map(map_df(orig.list1, ~ as.data.frame(map(.x, ~ unname(nest(.))))), bind_rows)

给出：

#$first
#  col1 col2
#1    1    3
#2    2    4
#3    5    7
#4    6    8

#$second
#  COL1 COL2
#1  100  300
#2  200  400
#3  500  700
#4  600  800

现在从 test2 中删除一个元素：

Now drop one element from test2:

test2 <- list(first = data.frame(col1 = c(5,6), col2 = c(7,8)))
orig.list2 <- list(test1, test2)

map(map_df(orig.list2, ~ as.data.frame(map(.x, ~ unname(nest(.))))), bind_rows)

给出：

#$first
#  col1 col2
#1    1    3
#2    2    4
#3    5    7
#4    6    8

#$second
#  COL1 COL2
#1  100  300
#2  200  400

这篇关于使用dplyr，purrr将列表列表中的每个ith元素组合在一起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！