提取列表中多个子列表的元素，并转换为多个数据框 [英] Extract elements of multiple sublists in a list and transform to multiple dataframes

问题描述

亲爱的社区，

以下中创建多个数据帧，如下图所示：

>列表，其中包含不同名称的多个子列表

所以，从名为 tier.col 我想创建一个函数 tier2col ，它返回到包含子列表的特定元素的多个data.frames（与列表中有子列表一样多）。

我手动如此操作：

 手机<  - 数据.frame（tier.col $ phones $ xmin [-1,3]，tier.col $ phones $ xmax [-1,3]，tier.col $ phones $ text [3]）
  

但是在现实中，手机的变化多个名称，所以我需要一个更通用的方法来分类：

  x<  -  data.frame（tier.col $ x $ xmin [-1,3]，tier.col $ x $ xmax [-1,3]，tier.col $ x $ text [3]）
  

该函数将如此执行：

  tier2col<  -  function（list.x）{
用于所有子列表在我的列表中
选择tier.col $子列表$ xmin [-1,3]，tier.col $子列表$ xmax [-1,3]，tier.col $子列表$ text [3] 
并在数据框中编译
} 
  

我知道我可以调用所有的xmin和amp ; xmax&文本：
lapply（tier.col [c（1：length（names（tier.col）））]，[，1）
lapply（tier。 col [c（1：length（names（tier.col）））]，[，2）
lapply（tier.col [c（1：length（names（tier.col）））]， [，3）

但是我不知道如何通过这个或如何在这种数据结构上使用mapply。

我会像 tier.col $ c（names（tier.col）$ xmin 但是显然，这不是正确的方法。

有人可以帮助我以有效的方式计算这个吗？

结构 tier.col ：

 列表的17 
 $手机：列表3 
 .. $ xmin：'data.frame'：2506 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1 ：2506] 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47 ... 
 .. .. $ object：chr [1：2506]xminxminxminxmin... 
 .. .. $ value：因素w / 4466级别，，n，..：20 20 21 22 23 24 26 27 28 29 ... 
 .. $ xmax：'数据.frame'：2506 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：2506] 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 ... 
 .. .. $ object：chr [1 ：2506]xmaxxmaxxmaxxmax... 
 .. .. $ value：因子w / 4466等级，，n，..：2414 21 22 23 24 26 27 28 29 30 ... 
 .. $ text：'data.frame'：2505 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：2505] 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 ... 
 .. .. $ object：chr [1 ：2505]texttexttexttext... 
 .. .. $ value：factor w / 4466 levels，，n，..：11 4397 4434 3697 4025 3697 3832 4127 3992 4397 ... 
 $ syll：列表3 
 .. $ xmin：'data.frame'：1147 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：1147] 10037 10041 10045 10049 10053 ... 
 .. .. $ object：chr [1：1147]xmin xminxminxmin... 
 .. .. $ value：因子w / 4466级别，，n，...：20 20 21 24 27 30 33 35 37 40 ... 
 .. $ xmax：'data.frame'：1147 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：1147] 10038 10042 10046 10050 10054 ... 
 .. .. $ object：chr [1：1147]xmax xmaxxmaxxmax... 
 .. .. $ value：因子w / 4466等级，，n，...：2414 21 24 27 30 33 35 37 40 43 ... 
 .. $ text：'data.frame'：1146 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：1146] 10043 10047 10051 10055 10059 ... 
 .. .. $ object：chr [1：1146]文本texttexttext... 
 .. .. $ value：factor w / 4466 levels，，n，..：11 44​​31 4028 3879 4430 4442 4405 3783 4159 4327 ... 
 $ delivery：3 
 .. $ xmin的列表：'data.frame'：1147 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：1147] 14627 14631 14635 14639 14643 ... 
 .. .. $ object：chr [1：1147]xmin xminxminxmin... 
 .. .. $ value：因子w / 4466级别，，n，...：20 20 21 24 27 30 33 35 37 40 ... 
 .. $ xmax：'data.frame'：1147 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：1147] 14628 14632 14636 14640 14644 ... 
 .. .. $ object：chr [1：1147]xmax xmaxxmaxxmax... 
 .. .. $ value：因子w / 4466等级，，n，...：2414 21 24 27 30 33 35 37 40 43 ... 
 .. $ text：'data.frame'：1146 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：1146] 14633 14637 14641 14645 14649 ... 
 .. .. $ object：chr [1：1146]文本texttexttext... 
 .. .. $ value：因子w / 4466级别，，n，..：11 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ... 
 $ link：3 
 .. $ xmin的列表：'data.frame'：807 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：807] 19217 19221 19225 19229 19233 ... 
 .. .. $ object：chr [1：807]xmin xminxminxmin... 
 .. .. $ value：因子w / 4466级别，，n，...：20 20 21 27 30 34 37 40 45 1642 ... 
 .. $ xmax：'data.frame'：807 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：807] 19218 19222 19226 19230 19234 ... 
 .. .. $ object：chr [1：807]xmax xmaxxmaxxmax... 
 .. .. $ value：因子w / 4466级别，，n，...：2414 21 27 30 34 37 40 45 1642 1651 ... 
 .. $ text：'data.frame'：806 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：806] 19223 19227 19231 19235 19239 ... 
 .. .. $ object：chr [1：806]文本texttexttext... 
 .. .. $ value：factor w / 4466 levels，，n，..：11 2 2 4025 2 2 2 4025 2 4025 ... 
 $ words：列表3 
 .. $ xmin：'data.frame'：807 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：807] 22447 22451 22455 22459 22463 ... 
 .. .. $ object：chr [1：807]xmin xminxminxmin... 
 .. .. $ value：因子w / 4466级别，，n，...：20 20 21 27 30 34 37 40 45 1642 ... 
 .. $ xmax：'data.frame'：807 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：807] 22448 22452 22456 22460 22464 ... 
 .. .. $ object：chr [1：807]xmax xmaxxmaxxmax... 
 .. .. $ value：因子w / 4466级别，，n，...：2414 21 27 30 34 37 40 45 1642 1651 ... 
 .. $ text：'data.frame'：806 obs。的3个变量：
 .. .. $ num.row：num [1：806] 22453 22457 22461 22465 22469 ... 
 .. .. $ object：chr [1：806]text texttexttext... 
 .. .. $ value：Factor w / 4466 levels，，n，..：11 44​​24 3881 4429 3745 3781 4160 4054 3983 4229 ... 
  

请不要犹豫，告诉某事不清楚/缺少， p>

非常感谢

解决方案

如果你知道如何处理一个项目（手机），然后将其概括为一个函数，以便您可以通过 lapply 将其运行到整个列表： / p>

  process.one<  -  function（x）
 data.frame（xmin = x $ xmin [-1， 3]，xmax = x $ xmax [-1,3]，text = x $ text [3]）
 
 out<  -  lapply（tier.col，process.one）
  

此时， out 是一个data.frames的列表。建议您保持这种方式，但如果您真正想要的是要添加到环境中的data.frames（例如全局环境），则可以使用 list2env ：

  list2env（out，envir = .GlobalEnv）
  

Hello Dear Community,

Following this post,

I am searching how to create multiple data frames from a list that contains multiple sublists with different names

So, from a list called tier.col I would like to create a function tier2col that returns to multiple data.frames (as much as there is sublist in my list) containing specific elements of the sublist.

I get how to do this manually as so :

phones <- data.frame(tier.col$phones$xmin[-1,3], tier.col$phones$xmax[-1,3], tier.col$phones$text[3])

But in reality "phones" changes in multiple names, so I would need a more generic approach to sublists:

x <- data.frame(tier.col$x$xmin[-1,3], tier.col$x$xmax[-1,3], tier.col$x$text[3])

The function would act as so :

tier2col <- function(list.x) {
  for all sublist in my list 
  select tier.col$sublist$xmin[-1,3], tier.col$sublist$xmax[-1,3], tier.col$sublist$text[3]
  and compile them in a dataframe
}

I know that I can call all the xmin & xmax & text by this : lapply(tier.col[c(1:length(names(tier.col)))], "[", 1) lapply(tier.col[c(1:length(names(tier.col)))], "[", 2) lapply(tier.col[c(1:length(names(tier.col)))], "[", 3)

But I don't know how to get pass this or how to use mapply on this kind of datastructure.

I would have like something like tier.col$c(names(tier.col)$xmin to work, but evidently, that is not the proper way to do it.

Can someone help me to compute this in an efficient way?

Stucture of tier.col:

List of 17
 $ phones        :List of 3
  ..$ xmin:'data.frame':    2506 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:2506] 11 15 19 23 27 31 35 39 43 47 ...
  .. ..$ object : chr [1:2506] "xmin" "xmin" "xmin" "xmin" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 20 20 21 22 23 24 26 27 28 29 ...
  ..$ xmax:'data.frame':    2506 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:2506] 12 16 20 24 28 32 36 40 44 48 ...
  .. ..$ object : chr [1:2506] "xmax" "xmax" "xmax" "xmax" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 2414 21 22 23 24 26 27 28 29 30 ...
  ..$ text:'data.frame':    2505 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:2505] 17 21 25 29 33 37 41 45 49 53 ...
  .. ..$ object : chr [1:2505] "text" "text" "text" "text" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 11 4397 4434 3697 4025 3697 3832 4127 3992 4397 ...
 $ syll          :List of 3
  ..$ xmin:'data.frame':    1147 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:1147] 10037 10041 10045 10049 10053 ...
  .. ..$ object : chr [1:1147] "xmin" "xmin" "xmin" "xmin" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 20 20 21 24 27 30 33 35 37 40 ...
  ..$ xmax:'data.frame':    1147 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:1147] 10038 10042 10046 10050 10054 ...
  .. ..$ object : chr [1:1147] "xmax" "xmax" "xmax" "xmax" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 2414 21 24 27 30 33 35 37 40 43 ...
  ..$ text:'data.frame':    1146 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:1146] 10043 10047 10051 10055 10059 ...
  .. ..$ object : chr [1:1146] "text" "text" "text" "text" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 11 4431 4028 3879 4430 4442 4405 3783 4159 4327 ...
 $ delivery      :List of 3
  ..$ xmin:'data.frame':    1147 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:1147] 14627 14631 14635 14639 14643 ...
  .. ..$ object : chr [1:1147] "xmin" "xmin" "xmin" "xmin" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 20 20 21 24 27 30 33 35 37 40 ...
  ..$ xmax:'data.frame':    1147 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:1147] 14628 14632 14636 14640 14644 ...
  .. ..$ object : chr [1:1147] "xmax" "xmax" "xmax" "xmax" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 2414 21 24 27 30 33 35 37 40 43 ...
  ..$ text:'data.frame':    1146 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:1146] 14633 14637 14641 14645 14649 ...
  .. ..$ object : chr [1:1146] "text" "text" "text" "text" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 11 2 2 2 2 2 2 2 2 2 ...
 $ link          :List of 3
  ..$ xmin:'data.frame':    807 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:807] 19217 19221 19225 19229 19233 ...
  .. ..$ object : chr [1:807] "xmin" "xmin" "xmin" "xmin" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 20 20 21 27 30 34 37 40 45 1642 ...
  ..$ xmax:'data.frame':    807 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:807] 19218 19222 19226 19230 19234 ...
  .. ..$ object : chr [1:807] "xmax" "xmax" "xmax" "xmax" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 2414 21 27 30 34 37 40 45 1642 1651 ...
  ..$ text:'data.frame':    806 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:806] 19223 19227 19231 19235 19239 ...
  .. ..$ object : chr [1:806] "text" "text" "text" "text" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 11 2 2 4025 2 2 2 4025 2 4025 ...
 $ words         :List of 3
  ..$ xmin:'data.frame':    807 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:807] 22447 22451 22455 22459 22463 ...
  .. ..$ object : chr [1:807] "xmin" "xmin" "xmin" "xmin" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 20 20 21 27 30 34 37 40 45 1642 ...
  ..$ xmax:'data.frame':    807 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:807] 22448 22452 22456 22460 22464 ...
  .. ..$ object : chr [1:807] "xmax" "xmax" "xmax" "xmax" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 2414 21 27 30 34 37 40 45 1642 1651 ...
  ..$ text:'data.frame':    806 obs. of  3 variables:
  .. ..$ num.row: num [1:806] 22453 22457 22461 22465 22469 ...
  .. ..$ object : chr [1:806] "text" "text" "text" "text" ...
  .. ..$ value  : Factor w/ 4466 levels "","  ","  n ",..: 11 4424 3881 4429 3745 3781 4160 4054 3983 4229 ...

Don't hesitate to tell if something is not clear/missing,

Thanks a lot,

解决方案

If you know how to process one item (phones), then just generalize that into a function so you can run it to the whole list via lapply:

process.one <- function(x)
    data.frame(xmin = x$xmin[-1,3], xmax = x$xmax[-1,3], text = x$text[3])

out <- lapply(tier.col, process.one)

At this point, out is a list of data.frames. It is recommended you keep it that way, but if what you really wanted are data.frames to be added to an environment (e.g. the global environment) then you can do so with list2env:

list2env(out, envir = .GlobalEnv)

这篇关于提取列表中多个子列表的元素，并转换为多个数据框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！