Как спрятать R-фрейм данных, содержащий списки?

Я хочу найти лучший способ "R", чтобы сгладить структуру данных, которая выглядит так:

  CAT    COUNT     TREAT
   A     1,2,3     Treat-a, Treat-b
   B     4,5       Treat-c,Treat-d,Treat-e

Итак, он будет структурирован следующим образом:

   CAT   COUNT1  COUNT2 COUNT3  TREAT1   TREAT2   TREAT3
    A    1       2      3       Treat-a  Treat-b  NA 
    B    4       5      NA      Treat-c  Treat-d  Treat-e

Пример кода для генерации исходного фрейма данных:

df<-data.frame(CAT=c("A","B"))
df$COUNT <-list(1:3,4:5) 
df$TREAT <-list(paste("Treat-", letters[1:2],sep=""),paste("Treat-", letters[3:5],sep=""))

Мне кажется, мне нужна комбинация rbind и unlist? Любая помощь будет принята с благодарностью. - Тим

Ответ 1

Вот еще один способ в базе r

df<-data.frame(CAT=c("A","B"))
df$COUNT <-list(1:3,4:5)
df$TREAT <-list(paste("Treat-", letters[1:2],sep=""),paste("Treat-", letters[3:5],sep=""))

Создайте вспомогательную функцию для выполнения работы

f <- function(l) {
  if (!is.list(l)) return(l)
  do.call('rbind', lapply(l, function(x) `length<-`(x, max(lengths(l)))))
}

Всегда проверяйте свой код

f(df$TREAT)

#           [,1]      [,2]      [,3]     
# [1,] "Treat-a" "Treat-b" NA       
# [2,] "Treat-c" "Treat-d" "Treat-e"

Применить его

df[] <- lapply(df, f)
df

#     CAT COUNT.1 COUNT.2 COUNT.3 TREAT.1 TREAT.2 TREAT.3
#   1   A       1       2       3 Treat-a Treat-b    <NA>
#   2   B       4       5      NA Treat-c Treat-d Treat-e

Ответ 2

Вот решение, использующее базу R, принимающую векторы любой длины внутри вашего списка, и не нужно указывать, какие столбцы кадра данных вы хотите свернуть. Часть решения была создана с использованием этого ответа.

df2 <- do.call(cbind,lapply(df,function(x){
  #check if it is a list, otherwise just return as is
  if(is.list(x)){
    return(data.frame(t(sapply(x,'[',seq(max(sapply(x,length)))))))
  } else{
  return(x)
  }
}))

Как и в случае R 3.2, существует lengths для замены sapply(x, length),

df3 <- do.call(cbind.data.frame, lapply(df, function(x) {
  # check if it is a list, otherwise just return as is
  if (is.list(x)) {
    data.frame(t(sapply(x,'[', seq(max(lengths(x))))))
  } else {
   x
 }
}))

используемые данные:

df <- structure(list(CAT = structure(1:2, .Label = c("A", "B"), class = "factor"), 
    COUNT = list(1:3, 4:5), TREAT = list(c("Treat-a", "Treat-b"
    ), c("Treat-c", "Treat-d", "Treat-e"))), .Names = c("CAT", 
"COUNT", "TREAT"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")

Ответ 3

Здесь есть удаленный ответ, который указывает, что для этого можно использовать "splitstackshape". Он может, но удаленный ответ использовал неправильную функцию. Вместо этого он должен использовать функцию listCol_w. К сожалению, в его нынешнем виде эта функция не векторизована по столбцам, поэтому вам нужно будет вложить вызовы на listCol_w для каждого столбца, который должен быть сплющен.

Здесь подход:

library(splitstackshape)
listCol_w(listCol_w(df, "COUNT", fill = NA), "TREAT", fill = NA)
##    CAT COUNT_fl_1 COUNT_fl_2 COUNT_fl_3 TREAT_fl_1 TREAT_fl_2 TREAT_fl_3
## 1:   A          1          2          3    Treat-a    Treat-b         NA
## 2:   B          4          5         NA    Treat-c    Treat-d    Treat-e

Обратите внимание, что fill = NA указан, поскольку по умолчанию он равен fill = NA_character_, что в противном случае принуждало бы все значения к символу.

Другой альтернативой может быть использование transpose из "data.table". Здесь возможная реализация (выглядит страшно, но с помощью функции легко). Преимущества заключаются в том, что (1) вы можете указать столбцы для выравнивания, (2) вы можете решить, хотите ли вы удалить исходный столбец или нет, и (3) быстро.

flatten <- function(indt, cols, drop = FALSE) {
  require(data.table)
  if (!is.data.table(indt)) indt <- as.data.table(indt)
  x <- unlist(indt[, lapply(.SD, function(x) max(lengths(x))), .SDcols = cols])
  nams <- paste(rep(cols, x), sequence(x), sep = "_")
  indt[, (nams) := unlist(lapply(.SD, transpose), recursive = FALSE), .SDcols = cols]
  if (isTRUE(drop)) {
    indt[, (nams) := unlist(lapply(.SD, transpose), recursive = FALSE), 
         .SDcols = cols][, (cols) := NULL]
  }
  indt[]
}

Использование будет...

Сохранение исходных столбцов:

flatten(df, c("COUNT", "TREAT"))
#    CAT COUNT                   TREAT COUNT_1 COUNT_2 COUNT_3 TREAT_1 TREAT_2 TREAT_3
# 1:   A 1,2,3         Treat-a,Treat-b       1       2       3 Treat-a Treat-b      NA
# 2:   B   4,5 Treat-c,Treat-d,Treat-e       4       5      NA Treat-c Treat-d Treat-e

Удаление исходных столбцов:

flatten(df, c("COUNT", "TREAT"), TRUE)
#    CAT COUNT_1 COUNT_2 COUNT_3 TREAT_1 TREAT_2 TREAT_3
# 1:   A       1       2       3 Treat-a Treat-b      NA
# 2:   B       4       5      NA Treat-c Treat-d Treat-e

См. этот смысл для сравнения с другими предлагаемыми решениями.