通过数据帧组合两个数据帧列表，数据帧 [英] Combine two lists of dataframes, dataframe by dataframe

问题描述

我无疑是一个简单的问题。我已经花了最后一个小时左右的时间来寻找解决方案，但显然缺少一些东西。如果这确实是重复的，请链接我正确的方式来做到这一点：

示例数据：

 名称<  -  c（Cycling1.opr，Cycling2.opr，Cycling3.opr）
 mydf1<  -  data.frame（V1 = c ：5），V2 = c（21:25））
 mydf2<  -  data.frame（V1 = c（1:10），V2 = c（21:30））
 mydf3& -  data.frame（V1 = c（1:30），V2 = c（21:50））
 opr < -  list（mydf1，mydf2，mydf3）
 mydf4<  -  data.frame （timestamp = c（1：5））
 mydf5<  -  data.frame（timestamp = c（1:10））
 mydf6<  -  data.frame（timestamp = c ）
时间戳列表（mydf4，mydf5，mydf6）
名称（opr）<  - 名称
名称（时间戳）<  - 名称
  

每个列表（opr和timestamp）始终具有相同数量的数据框架，当具有相同的名称时，每个数据框架总是相同的长度。我想做的是将每个类似命名的数据帧合并为单个数据框，作为最终列表（可能命名为finalopr）的一部分，使其结构如下。

  dput（finalopr）
 list（structure（list（V1 = 1：5，V2 = 21:25，时间戳= 1：5），.Names = c（V1，
V2，timestamp），row.names = c（NA，-5L），class =data.frame 
结构（列表（V1 = 1:10，V2 = 21:30，timestamp = 1:10），.Names = c（V1，
V2，timestamp .names = c（NA，-10L），class =data.frame），
 structure（list（V1 = 1:30，V2 = 21:50，timestamp = 1:30），.Names = c（V1，
V2，timestamp），row.names = c（NA，-30L），class =data.frame））
  

解决方案

 > mapply（cbind，opr，timestamp，SIMPLIFY = FALSE）
 $ Cycling1.opr 
 V1 V2时间戳
 1 1 21 1 
 2 2 22 2 
 3 3 23 3 
 4 4 24 4 
 5 5 25 5 
 
 $ Cycling2.opr 
 V1 V2时间戳
 1 1 21 1 
 2 2 22 2 
 3 3 23 3 
 4 4 24 4 
 5 5 25 5 
 6 6 26 6 
 7 7 27 7 
 8 8 28 8 
 9 9 29 9 
 10 10 30 10 
 
 $ Cycling3.opr 
 V1 V2时间戳
 1 1 21 1 
 2 2 22 2 
 3 3 23 3 
 4 4 24 4 
 5 5 25 5 
 6 6 26 6 
 7 7 27 7 
 8 8 28 8 
 9 9 29 9 
 10 10 30 10 
 11 11 31 11 
 12 12 32 12 
 13 13 33 13 
 14 14 34 14 
 15 15 35 15 
 16 16 36 16 
 17 17 37 17 
 18 18 38 18 
 19 19 39 19 
 20 20 40 20 
 21 21 41 21 
 22 22 42 22 
 23 23 43 23 
 24 24 44 24 
 25 25 45 25 
 26 26 46 26 
 27 27 47 27 
 28 28 48 28 
 29 29 49 29 
 30 30 50 30 
  

以下是结构：

 > str（mapply（cbind，opr，timestamp，SIMPLIFY = FALSE））
 3 
 $ Cycling1.opr：'data.frame'的列表：5个obs。的3个变量：
 .. $ V1：int [1：5] 1 2 3 4 5 
 .. $ V2：int [1：5] 21 22 23 24 25 
 .. $ timestamp：int [1：5] 1 2 3 4 5 
 $ Cycling2.opr：'data.frame'：10 obs。的3个变量：
 .. $ V1：int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
 .. $ V2：int [1:10] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 
 .. $ timestamp：int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
 $ Cycling3.opr：'data.frame'：30 obs。的3个变量：
 .. $ V1：int [1:30] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
 .. $ V2：int [1:30] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ... 
 .. $ timestamp：int [1:30] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
  / pre> 
I have what is no doubt a simple problem. I have spent the last hour or so looking around for a solution but am clearly missing something. If this is indeed a duplicate please link me to the right way to do this:

Example data:
names <- c("Cycling1.opr", "Cycling2.opr", "Cycling3.opr")
mydf1 <- data.frame(V1=c(1:5), V2=c(21:25)) 
mydf2 <- data.frame(V1=c(1:10), V2=c(21:30))
mydf3 <- data.frame(V1=c(1:30), V2=c(21:50))
opr <- list(mydf1,mydf2,mydf3)
mydf4 <- data.frame(timestamp=c(1:5))
mydf5 <- data.frame(timestamp=c(1:10))
mydf6 <- data.frame(timestamp=c(1:30))
timestamp <- list(mydf4,mydf5,mydf6)
names(opr) <- names
names(timestamp) <- names
Each list (opr and timestamp) always has the same number of data.frames and when having the same name, each of these data.frames is always the same length. What I would like to do is merge each similarly named dataframe into a single dataframe as part of a final list (perhaps named finalopr) such that its structure is as follows. 
dput(finalopr)
list(structure(list(V1 = 1:5, V2 = 21:25, timestamp = 1:5), .Names = c("V1", 
"V2", "timestamp"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame"), 
structure(list(V1 = 1:10, V2 = 21:30, timestamp = 1:10), .Names = c("V1", 
"V2", "timestamp"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame"), 
structure(list(V1 = 1:30, V2 = 21:50, timestamp = 1:30), .Names = c("V1", 
"V2", "timestamp"), row.names = c(NA, -30L), class = "data.frame"))

解决方案
> mapply(cbind, opr, timestamp, SIMPLIFY=FALSE)
$Cycling1.opr
  V1 V2 timestamp
1  1 21         1
2  2 22         2
3  3 23         3
4  4 24         4
5  5 25         5

$Cycling2.opr
   V1 V2 timestamp
1   1 21         1
2   2 22         2
3   3 23         3
4   4 24         4
5   5 25         5
6   6 26         6
7   7 27         7
8   8 28         8
9   9 29         9
10 10 30        10

$Cycling3.opr
   V1 V2 timestamp
1   1 21         1
2   2 22         2
3   3 23         3
4   4 24         4
5   5 25         5
6   6 26         6
7   7 27         7
8   8 28         8
9   9 29         9
10 10 30        10
11 11 31        11
12 12 32        12
13 13 33        13
14 14 34        14
15 15 35        15
16 16 36        16
17 17 37        17
18 18 38        18
19 19 39        19
20 20 40        20
21 21 41        21
22 22 42        22
23 23 43        23
24 24 44        24
25 25 45        25
26 26 46        26
27 27 47        27
28 28 48        28
29 29 49        29
30 30 50        30
Here's the structure:
> str(mapply(cbind, opr, timestamp, SIMPLIFY=FALSE))
List of 3
 $ Cycling1.opr:'data.frame':   5 obs. of  3 variables:
  ..$ V1       : int [1:5] 1 2 3 4 5
  ..$ V2       : int [1:5] 21 22 23 24 25
  ..$ timestamp: int [1:5] 1 2 3 4 5
 $ Cycling2.opr:'data.frame':   10 obs. of  3 variables:
  ..$ V1       : int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
  ..$ V2       : int [1:10] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
  ..$ timestamp: int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
 $ Cycling3.opr:'data.frame':   30 obs. of  3 variables:
  ..$ V1       : int [1:30] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
  ..$ V2       : int [1:30] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ...
  ..$ timestamp: int [1:30] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...


                        
这篇关于通过数据帧组合两个数据帧列表，数据帧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！