Reduce/do.调用 data.frames 列表列表中的 bind_rows

Question

我很难用通俗易懂的英语表达这一点，所以如果有人可以编辑语言，那将不胜感激。

我有一个 list 对象，其中每个元素都是 list 个 data.frame 结构。

顶级列表中的某些元素可能为空，而其他元素的 data.frames 数量不同（不过总是偶数）。

我的问题（这看起来很像 this 的相反，是这样的：

如何绑定这些列表中 data.frames 的行，以便顶级列表的每个元素都包含两个数据框？这些 data.frames 每次都遵循相同的结构（我想绑定 data.frame 数字 1,3,5,7... 和 data.frames 数字 2,4,6 的行,8...

MRE如下：

set.seed(1234)
listy <- list(`1` = list(),
              `2` = list(a = data.frame(a1 = runif(1:3), a2 = runif(1:3)),
                         b  = data.frame(a3 = runif(1:3), a4 = runif(1:3)),
                         c = data.frame(a1 = runif(1:3), a2 = runif(1:3)),
                         d = data.frame(a3 = runif(1:3), a4 = runif(1:3))))

listy 是一个包含 2 个元素的列表 (1,2)。其中 1 为空。 2 是 data.frames 的列表（每个都有偶数个 data.frames）。我想绑定 2 的行，因此顶级列表的每个元素都有 2 data.frames（如果它们首先有 data.frames）。

我的预期输出如下：

listb <- list(`1` = list(), 
          `2` = list(structure(list(a1 = c(0.113703411305323, 0.622299404814839, 0.609274732880294, 0.282733583590016, 0.923433484276757, 0.292315840255469), a2 = c(0.623379441676661, 0.860915383556858, 0.640310605289415, 0.837295628152788, 0.286223284667358, 0.266820780001581)), .Names = c("a1", "a2"), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")), structure(list(a3 = c(0.0094957563560456, 0.232550506014377, 0.666083758231252, 0.186722789658234, 0.232225910527632, 0.316612454829738), a3.1 = c(0.514251141343266, 0.693591291783378, 0.544974835589528, 0.302693370729685, 0.159046002896503, 0.0399959180504084)), .Names = c("a3", "a3.1"), row.names = c(NA, -6L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame"))))

理想情况下，我想保留 listy 及其结构（第一个元素为空），第二个仅包含绑定行。这就是为什么我尝试了以下但无济于事的原因：

library(dplyr)
lapply(length(listy), function(i) {
  #skip empty lists
  if(length(listy[[i]]) < 1) {
    next
  } else {
    #make two lists
    #pairs list. even numbers
    listy[[i]][[1]] <- do.call(bind_rows, listy[[i]][seq(1,length(listy[[i]]), by = 1) %% 2 == 0])
    #pairs list. odd numbers
    listy[[i]][[2]] <- do.call(bind_rows, listy[[i]][seq(1,length(listy[[i]]), by = 1) %% 2 == 1])
  }
}) 


#another try, no positive result
lapply(length(listy), function(i) {
  #skip empty lists
  if(length(listy[[i]]) < 1) {
    next
  } else {
    #make two lists
    #pairs list. even numbers
    listy[[i]][[1]] <- Reduce(bind_rows, listy[[i]][seq(1,length(listy[[i]]), by = 1) %% 2 == 0])
    #pairs list. odd numbers
    listy[[i]][[2]] <- Reduce(bind_rows, listy[[i]][seq(1,length(listy[[i]]), by = 1) %% 2 == 1])
  }
})

Answer 1

[假设列名匹配]。 lapply 在列表本身上通常更容易，因为它比索引更容易操作。给你：

    listy2 <- lapply(listy, function(x){
      #get length
      current_length=length(x)
      if(current_length==0){
        res = x
      } else{
        res <- list(even=do.call(rbind,x[seq(2,current_length,by=2)]),
                    odd=do.call(rbind,x[seq(1,current_length,by=2)])
    )
        return(res)
      }
    }
    )


    > listy2
    $`1`
    list()

    $`2`
    $`2`$even
                 a3         a4
    b.1 0.009495756 0.51425114
    b.2 0.232550506 0.69359129
    b.3 0.666083758 0.54497484
    d.1 0.186722790 0.30269337
    d.2 0.232225911 0.15904600
    d.3 0.316612455 0.03999592

    $`2`$odd
               a1        a2
    a.1 0.1137034 0.6233794
    a.2 0.6222994 0.8609154
    a.3 0.6092747 0.6403106
    c.1 0.2827336 0.8372956
    c.2 0.9234335 0.2862233
    c.3 0.2923158 0.2668208


Edit with very much the same structure, but bind_rows to deal with more types inside the dataframe.

listy3 <- lapply(listy, function(x){ 
#get length 
current_length=length(x) 
if(current_length==0){ 
res = x 
} else{ 
res <- list(even=bind_rows(x[seq(2,current_length,by=2)]), 
odd=bind_rows(x[seq(1,current_length,by=2)]) 
# odd=do.call(bind_rows,x[seq(1,current_length,by=2)]) 
) 
return(res) 
} 
} 
)

Reduce/do.调用 data.frames 列表列表中的 bind_rows

Reduce/do.call to bind_rows in list of lists of data.frames

r

reshape