r - 在 R 中，根据元素名称重组列表(rbind 和指示变量)

Question

我正在尝试重新组织我的数据，基本上是一个 data.frames 列表。 它的元素代表感兴趣的主题(A 和 B)，对 x 和 y 的观察，在两个场合(1 和 2)收集。 我试图使这个列表包含指向主题的 data.frames，收集 x 和 y 的信息作为新变量存储在各自的 data.frames 中，而不是元素名称:

library('rlist')

A1 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))
A2 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))
B1 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))
B2 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))

list <- list(A1=A1,A2=A2,B1=B1,B2=B2)

A <- do.call(rbind,list.match(list,"A"))
B <- do.call(rbind,list.match(list,"B"))

list <- list(A=A,B=B)
list <- lapply(list,function(x) {
      y <- data.frame(x)
      y$class <- c(rep.int(1,2),rep.int(2,2))
      return(y)
})

> list
$A
      x  y class
A1.1 66 96     1
A1.2 76 58     1
A2.1 50 93     2
A2.2 57 12     2

$B
      x  y class
B1.1 58 56     1
B1.2 69 15     1
B2.1 77 77     2
B2.2  9  9     2

在我的现实世界问题中，有大约 500 个主题，并不总是两次，不同数量的观察。

所以我上面的例子只是为了说明我想到达哪里，我被困在如何传递给 do.call-rbind 它应该基于元素名称，将特定主题的元素绑定(bind)为新的列表元素在一起，同时分配一个新变量。

对我来说，这是一个有点模糊的任务，我得到的最接近的是 rlist 包。 This问题是相关的，但使用 unique 来标识元素，而在我的情况下，它似乎更像是一个正则表达式问题。

即使是有关如何使用 google 的说明、任何用于进一步研究的关键字等，我也会很高兴。

Answer 1

根据您提供的数据:

subj <- sub("[A-Z]*", "", names(lst))
newlst <- Map(function(x, y) {x[,"class"] <- y;x}, lst, subj)

首先我们执行正则表达式调用以隔离将进入 class 的数字柱子。在这种情况下，我匹配大写字母并删除它们留下数字。因此，"A1"变成 "1" .请注意，真实姓名意味着不同的正则表达式模式。

然后我们使用Map为每个数据框创建一个新列并保存到一个名为 newlst 的新列表中. Map 获取每个参数的第一个元素并执行函数，然后继续处理每个对象元素。所以 lst 中的第一个数据框和 subj 中的第一个数字首先使用。我使用的匿名函数是function(x,y) {x[, "class"] <- y; x} .它需要两个参数。第一个是数据框，第二个是列值。

现在前进要容易得多。我们可以创建一个名为 uniq.nmes 的向量获取我们将合并的数据框的名称。在哪里"A1"将变为 "A" .然后我们可以对该匹配进行 rbind:

uniq.nmes <- unique(sub("\\d", "", names(lst)))
lapply(uniq.nmes, function(x) {
  do.call(rbind, newlst[grep(x, names(newlst))])
})
# [[1]]
#       x  y class
# A1.1  1 79     1
# A1.2 30 13     1
# A2.1 90 39     2
# A2.2 43 22     2
# 
# [[2]]
#       x  y class
# B1.1 54 59     1
# B1.2 83 90     1
# B2.1 85 36     2
# B2.2 91 28     2

数据

A1 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))
A2 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))
B1 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))
B2 <- data.frame(x=sample(1:100,2),y=sample(1:100,2))

lst <- list(A1=A1,A2=A2,B1=B1,B2=B2)