的R - 强制转换列表转换数据帧，保持列变量一起

问题描述：

> x <- list(c(a=1, b=2, c=3, d=4),c(a=5, b=6 ,c=7 ,d=8),c(a=32, c=46, d=55, e=100)) 
> x 
[[1]] 
a b c d 
1 2 3 4 

[[2]] 
a b c d 
5 6 7 8 

[[3]] 
    a c d e 
32 46 55 100

我想强迫成data.frame这使得类似命名的值落入一列：

> y <- data.frame(a=c(1,5,32), b=c(2,6,NA), c=c(3,7,46), d=c(4,8,55), e=c(NA,NA,100)) 
> y 
    a b c d e 
1 1 2 3 4 NA 
2 5 6 7 8 NA 
3 32 NA 46 55 100

有没有简单的方法来做到这一点？

答

与dplyr包试试：

require(dplyr) 

data.frame(bind_rows(!!! x)) 

#or for a tibble, use: bind_rows(!!! x)

输出：

a b c d e 
1 1 2 3 4 NA 
2 5 6 7 8 NA 
3 32 NA 46 55 100

答

你可以用purrr::map_df很容易地做到这一点，dplyr::bind_rows

library(purrr) 
library(dplyr) 
map_df(x,bind_rows) 

# A tibble: 3 x 5 
     a  b  c  d  e 
    <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> 
1  1  2  3  4 NA 
2  5  6  7  8 NA 
3 32 NA 46 55 100

我不能叫下dplyr的map_df功能:: >库（dplyr） > map_df（X，bind_rows）错误：没有这个函数“米ap_df” – Sati

对不起 - 这是在'purrr'不'dplyr'！以上修改。 –

现在是这个错误： > map_df（x，bind_rows） as_mapper（.f，...）中的错误：无法找到对象'bind_rows' – Sati

答

我们可以使用data.table

library(data.table) 
rbindlist(lapply(x, as.data.frame.list), fill = TRUE) 
# a b c d e 
#1: 1 2 3 4 NA 
#2: 5 6 7 8 NA 
#3: 32 NA 46 55 100

或者使用base R

un1 <- unique(unlist(lapply(x, names))) 
do.call(rbind, lapply(x, function(y) { 
    y[setdiff(un1, names(y))] <- NA 
    y[un1]}))

答

考虑基R：

df <- do.call(rbind, lapply(x, function(i) 
          data.frame(a=i['a'], b=i['b'], c=i['c'], 
             d=i['d'], e=i['e']))) 
row.names(df) <- NULL 

df 
# a b c d e 
# 1 1 2 3 4 NA 
# 2 5 6 7 8 NA 
# 3 32 NA 46 55 100

的R - 强制转换列表转换数据帧，保持列变量一起

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