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如何在跟蹤串列“編號”innR的同時將串列串列轉換為資料框?

2022-01-24 12:26:15 移動端開發

我有一個存盤在串列中的串列df_list(下面的示例代碼)。我想將其轉換為資料框,但我想保留一個計數器 count,以便它跟蹤資料來自哪個串列。

我希望最終產品看起來像這樣:

count   replicate level high.density low.density
1          1   low           54          36
1          1   low           54          31
1          2   low           11          28
1          2   low           11          45
1          1   mid           24          10
1          2   mid           12          24
1          2   mid           12          17
1          2    up           40           2
2          1   low           54          31
2          1   low           54          31
2          2   low           11          45
2          2   low           11          28
2          1   mid           24          10
2          2   mid           12          24
2          2    up           20           2
......
1000       2    up           40           5

#List 代碼串列

df <- structure(list(replicate = c(1, 1, 1, 1, 2, 2, 2, 2, 2, 2, 2), level = c("low", "low", "mid", "mid", "low", "low", "mid", "mid", "up", "up", "up"), high.density = c(14, 54, 82, 24, 12, 11, 12, NA, 40, NA, 20), low.density = c(36, 31, 10, 
                                                                                                                                                                                                                                        NA, 28, 45, 17, 24, 10, 5, 2)), class = c("spec_tbl_df","tbl_df","tbl", "data.frame"), row.names = c(NA, -11L), spec = structure(list(cols = list(replicate = structure(list(), class = c("collector_double", "collector")), level = structure(list(), class = c("collector_character","collector")), high.density = structure(list(), class = c("collector_double","collector")), low.density = structure(list(), class = c("collector_double", 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                     "collector"))), default = structure(list(), class = c("collector_guess", "collector")), skip = 1L), class = "col_spec"))

df$replicate <- as.factor(as.numeric(df$replicate))
df$level <- as.factor(as.character(df$level))
                      
df_shuffle <- function(DF) {
  my_split <- split(DF, f = ~ DF$replicate   DF$level)
  shuffle <- lapply(my_split, \(x) {
    nrX <- nrow(x)
    cbind(x[, c('replicate', 'level')],
          high.density = x[sample(seq_len(nrX), replace = TRUE), 'high.density'],
          low.density = x[sample(seq_len(nrX), replace = TRUE), 'low.density'])
  })
  DF_new <- do.call(rbind, shuffle)
  rownames(DF_new) <- NULL
  return(DF_new)
}

B <- 1000
df_list <- replicate(B, df_shuffle(df), simplify = FALSE)

uj5u.com熱心網友回復:

或者,我們可以簡單地利用data.table::rbindlist()函式:

library(data.table)

rbindlist(df_list, idcol = 'count')

#        count replicate level high.density low.density
#     1:     1         1   low           14          31
#     2:     1         1   low           14          31
#     3:     1         2   low           12          45
#     4:     1         2   low           12          45
#     5:     1         1   mid           24          NA
#    ---                                               
# 10996:  1000         2   mid           NA          17
# 10997:  1000         2   mid           NA          17
# 10998:  1000         2    up           20          10
# 10999:  1000         2    up           20           5
# 11000:  1000         2    up           40           2

uj5u.com熱心網友回復:

dplyr::bind_rows我們可以通過指定.id引數來添加包含索引或串列元素名稱的列。如果串列有名稱bind_rows將添加那些,否則它將采用索引(我們無法選擇bind_rows應該采用哪一個)。

df_list %>% 
  bind_rows(., .id = "count")

如果我們想超越這一點,或者如果串列有名稱并且我們想使用索引,我們可以使用purrr::imap并將結果傳遞給bind_rows

library(tidyverse)

imap(df_list,
     ~ mutate(.x,
              count = .y, 
              .before = "replicate")) %>% 
  bind_rows()

#>       count replicate level high.density low.density
#> 1         1         1   low           14          31
#> 2         1         1   low           14          36
#> 3         1         2   low           11          45
#> 4         1         2   low           12          28
#> 5         1         1   mid           24          10
#> 6         1         1   mid           24          10
#> 7         1         2   mid           12          17
#> 8         1         2   mid           NA          17
#> 9         1         2    up           40           5
#> 10        1         2    up           20           5
#> 11        1         2    up           20           5
#> 12        2         1   low           14          31
#> 13        2         1   low           54          31
#> ...

reprex 包于 2022-01-20 創建(v2.0.1)

imap我們為每個data.frame .x使用mutate. 新列被呼叫count并且.y是每個串列元素的索引。我們使用mutates.before引數使該列成為每個 s 的第一列data.frame呼叫的結果 imap是一個data.frames 串列,我們將它們合并成一個大data.frame的 with dplyr::bind_rows

轉載請註明出處,本文鏈接:https://www.uj5u.com/yidong/420234.html

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