将分组的 tibble 转换为命名列表

Question

我觉得在 tidyverse 中可能有比 for-loop 更好的方法来做到这一点。从一个标准的 tibble/dataframe 开始，创建一个列表，其中列表元素的名称是一列的唯一值（group_by？），列表元素是另一列的所有值。

  my_data <- tibble(list_names = c("Ford", "Chevy", "Ford", "Dodge", "Dodge", "Ford"),
                    list_values = c("Ranger", "Equinox", "F150", "Caravan", "Ram", "Explorer"))
  
# A tibble: 6 × 2
  list_names list_values
  <chr>      <chr>      
1 Ford       Ranger     
2 Chevy      Equinox    
3 Ford       F150       
4 Dodge      Caravan    
5 Dodge      Ram        
6 Ford       Explorer

这是期望的输出：

  desired_output <- list(Ford = c("Ranger", "F150", "Explorer"),
       Chevy = c("Equinox"),
       Dodge = c("Caravan", "Ram"))

$Ford
[1] "Ranger"   "F150"     "Explorer"

$Chevy
[1] "Equinox"

$Dodge
[1] "Caravan" "Ram"

它可以用 for-loop 来完成，但我敢打赌有一个 tidyverse 函数可以使它更 simple/faster，等等

  desired_output <- list()
  for(i in seq_along(my_data$list_names)) {
    entry <- my_data %>%
      filter(list_names == my_data$list_names[i]) %>%
      pull(list_values)
    desired_output[[my_data$list_names[i]]] <- entry
  }

Answer 1

我们可以使用split

with(my_data, split(list_values,
     factor(list_names, levels = unique(list_names))))
$Ford
[1] "Ranger"   "F150"     "Explorer"

$Chevy
[1] "Equinox"

$Dodge
[1] "Caravan" "Ram"

或者用unstack

unstack(my_data, list_values ~ list_names)
$Chevy
[1] "Equinox"

$Dodge
[1] "Caravan" "Ram"    

$Ford
[1] "Ranger"   "F150"     "Explorer"

Answer 2

这是另一个选项（虽然有点冗长）使用 group_modify 和 deframe 来自 tidyverse.

library(tidyverse)

my_data |>
  group_by(list_names)  |>
  group_modify(\(x, ...) tibble(res = list(deframe(x)))) |>
  deframe()

或者另一种选择是使用 summarise 然后再次使用 deframe:

my_data %>%
  group_by(list_names) %>%
  summarise(named_vec = list(list_values)) %>%
  deframe()

输出

$Chevy
[1] "Equinox"

$Dodge
[1] "Caravan" "Ram"    

$Ford
[1] "Ranger"   "F150"     "Explorer"

基准

我很想知道这里的答案中最快的是什么，显然@akrun 的 split 是迄今为止最快的，其次是 unstack。

bm <- microbenchmark::microbenchmark(
  akrun_split = with(my_data, split(list_values,
                                    factor(list_names, levels = unique(list_names)))),
  akrun_unstack = unstack(my_data, list_values ~ list_names),
  andrew_deframe1 = my_data |>
    group_by(list_names)  |>
    group_modify(\(x, ...) tibble(res = list(deframe(x)))) |>
    deframe(),
  andrew_deframe2 = my_data %>%
    group_by(list_names) %>%
    summarise(named_vec = list(list_values)) %>%
    deframe(),
  paulsmith = my_data %>% 
    group_by(list_names) %>% 
    summarise(list_values = list(list_values)) %>% 
    {set_names(.$list_values, .$list_names)}, 
  times=1000L
)

Answer 3

更新 II： 将 tibble 输出更改为矢量输出。感谢杰夫帕克！

更新由于 Jeff Parker 的评论（请参阅评论）。我现在更新了代码。问题是将名称设置为未排序，在使用 sort 后我们可以正确使用 setNames。然后我添加 map 应用 dplyrs select 删除每个数据帧中的第一列：

library(dplyr)
library(purrr)

my_data %>% 
  group_by(list_names) %>% 
  mutate(list_values= paste(list_values, collapse = ", ")) %>% 
  slice(1) %>% 
  group_split() %>% 
  setNames(sort(unique(my_data$list_names))) %>% 
  map(., dplyr::pull, -list_names) %>%
  map(., ~str_split(.x, ", ")[[1]] )

$Chevy
[1] "Equinox"

$Dodge
[1] "Caravan" "Ram"    

$Ford
[1] "Ranger"   "F150"     "Explorer"

Answer 4

另一个可能的解决方案：

library(tidyverse)

my_data <- tibble(list_names = c("Ford", "Chevy", "Ford", "Dodge", "Dodge", "Ford"),
                  list_values = c("Ranger", "Equinox", "F150", "Caravan", "Ram", "Explorer"))

my_data %>% 
  group_by(list_names) %>% 
  summarise(list_values = list(list_values)) %>% 
  {set_names(.$list_values, .$list_names)}

#> $Chevy
#> [1] "Equinox"
#> 
#> $Dodge
#> [1] "Caravan" "Ram"    
#> 
#> $Ford
#> [1] "Ranger"   "F150"     "Explorer"

Answer 5

只是为了好玩，用我的 for 循环和 TarJae 的回答添加了基准。

bm <- microbenchmark::microbenchmark(
  akrun_split = with(my_data, split(list_values,
                                    factor(list_names, levels = unique(list_names)))),
  akrun_unstack = unstack(my_data, list_values ~ list_names),
  andrew_deframe1 = my_data |>
    group_by(list_names)  |>
    group_modify(\(x, ...) tibble(res = list(deframe(x)))) |>
    deframe(),
  andrew_deframe2 = my_data %>%
    group_by(list_names) %>%
    summarise(named_vec = list(list_values)) %>%
    deframe(),
  paulsmith = my_data %>% 
    group_by(list_names) %>% 
    summarise(list_values = list(list_values)) %>% 
    {set_names(.$list_values, .$list_names)},
  jeffs = {
    desired_output <- list()
    for(i in seq_along(my_data$list_names)) {
      entry <- my_data %>%
        filter(list_names == my_data$list_names[i]) %>%
        pull(list_values)
      desired_output[[my_data$list_names[i]]] <- entry
    }
    desired_output},
    TarJae = my_data %>% 
    group_by(list_names) %>% 
    mutate(list_values= paste(list_values, collapse = ", ")) %>% 
    slice(1) %>% 
    group_split() %>% 
    setNames(sort(unique(my_data$list_names))) %>% 
    map(., dplyr::pull, -list_names) %>%
    map(., ~str_split(.x, ", ")[[1]] ), 
  times=100L
)

我还运行在两个最快的选项（来自 Akrun）上使用更大的数据集进行基准测试。

library(nycflights13)
my_data <- nycflights13::flights %>%
  select(list_names = carrier, list_values = flight)

Answer 6

另一种方法：

library(tidyverse)

my_data %>%
  group_split(list_names) %>%
  map(~ lst(!!unique(pull(.x, list_names)) := unique(pull(.x, list_values)))) %>%
  flatten()
#> $Chevy
#> [1] "Equinox"
#> 
#> $Dodge
#> [1] "Caravan" "Ram"    
#> 
#> $Ford
#> [1] "Ranger"   "F150"     "Explorer"

^{由 reprex package (v2.0.1)}

创建于 2022-01-14

数据：

my_data <- tibble(
  list_names = c("Ford", "Chevy", "Ford", "Dodge", "Dodge", "Ford"),
  list_values = c("Ranger", "Equinox", "F150", "Caravan", "Ram", "Explorer")
)

将分组的 tibble 转换为命名列表

Converting grouped tibble to named list

r

purrr

tidyverse