拆分数据帧列表并返回单独的列表条目而不是子列表

发布于 2025-01-10 08:35:11 字数 450 浏览 0 评论 0原文

我有一个数据帧列表,我想根据列(在这种情况下为cluster 列)进行拆分。

d1 <- data.frame(y1=c(1,2,3), cluster=c(1,2,6))
d2 <- data.frame(y1=c(3,2,1), cluster=c(6,2,4))

my.list <- list(d1, d2)

使用 lapply(my.list , function(x) split(x, x$cluster)) 将分割后的数据帧作为子列表返回。是否可以拆分数据帧并创建新的数据帧作为单独的列表条目?

所需的输出将是这样的:

my.list2 <- list(df1_cl1 , df1_cl2m df1_cl6, df2_cl6, df2_cl2, df2_cl4 )

I have a list of dataframes that I would like to split based on a column, in that case the cluster column.

d1 <- data.frame(y1=c(1,2,3), cluster=c(1,2,6))
d2 <- data.frame(y1=c(3,2,1), cluster=c(6,2,4))

my.list <- list(d1, d2)

Using
lapply(my.list , function(x) split(x, x$cluster)) returns the splitted dataframes as sublists. Is it possible to split the dataframes and create new dataframes as separate list entries?

The desired output would be something like this:

my.list2 <- list(df1_cl1 , df1_cl2m df1_cl6, df2_cl6, df2_cl2, df2_cl4 )

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评论(2

霓裳挽歌倾城醉 2025-01-17 08:35:11

第一步是正确的,要获取所需结构中的数据,您可以使用 recursive = FALSE unlist 列表输出。

my.list2  <- unlist(lapply(my.list , function(x) 
                    split(x, x$cluster)), recursive = FALSE)

my.list2
#

第一步是正确的,要获取所需结构中的数据,您可以使用 recursive = FALSE unlist 列表输出。

1` # y1 cluster #1 1 1 #

第一步是正确的,要获取所需结构中的数据,您可以使用 recursive = FALSE unlist 列表输出。

2` # y1 cluster #2 2 2 #

第一步是正确的,要获取所需结构中的数据,您可以使用 recursive = FALSE unlist 列表输出。

6` # y1 cluster #3 3 6 #

第一步是正确的,要获取所需结构中的数据,您可以使用 recursive = FALSE unlist 列表输出。

2` # y1 cluster #2 2 2 #

第一步是正确的,要获取所需结构中的数据,您可以使用 recursive = FALSE unlist 列表输出。

4` # y1 cluster #3 1 4 #

第一步是正确的,要获取所需结构中的数据,您可以使用 recursive = FALSE unlist 列表输出。

6` # y1 cluster #1 3 6 length(my.list2) #[1] 6

您可以使用 unname(my.list2) 删除列表的名称。

The first step is correct, to get data in required structure you can unlist the list output with recursive = FALSE.

my.list2  <- unlist(lapply(my.list , function(x) 
                    split(x, x$cluster)), recursive = FALSE)

my.list2
#

The first step is correct, to get data in required structure you can unlist the list output with recursive = FALSE.

1` # y1 cluster #1 1 1 #

The first step is correct, to get data in required structure you can unlist the list output with recursive = FALSE.

2` # y1 cluster #2 2 2 #

The first step is correct, to get data in required structure you can unlist the list output with recursive = FALSE.

6` # y1 cluster #3 3 6 #

The first step is correct, to get data in required structure you can unlist the list output with recursive = FALSE.

2` # y1 cluster #2 2 2 #

The first step is correct, to get data in required structure you can unlist the list output with recursive = FALSE.

4` # y1 cluster #3 1 4 #

The first step is correct, to get data in required structure you can unlist the list output with recursive = FALSE.

6` # y1 cluster #1 3 6 length(my.list2) #[1] 6

You can drop the names of the list with unname(my.list2).

挽袖吟 2025-01-17 08:35:11

另一种可能的解决方案基于 dplyr:group_split 和 purrr::map :

library(tidyverse)

map(my.list, ~ group_split(.x, .x$cluster, .keep = F)) %>% flatten

#> [[1]]
#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
#>   <dbl>   <dbl>
#> 1     1       1
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#> [[2]]
#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
#>   <dbl>   <dbl>
#> 1     2       2
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#> [[3]]
#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
#>   <dbl>   <dbl>
#> 1     3       6
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#> [[4]]
#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
#>   <dbl>   <dbl>
#> 1     2       2
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#> [[5]]
#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
#>   <dbl>   <dbl>
#> 1     1       4
#> 
#> [[6]]
#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
#>   <dbl>   <dbl>
#> 1     3       6

Another possible solution, based on dplyr:group_split and purrr::map:

library(tidyverse)

map(my.list, ~ group_split(.x, .x$cluster, .keep = F)) %>% flatten

#> [[1]]
#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
#>   <dbl>   <dbl>
#> 1     1       1
#> 
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#> # A tibble: 1 × 2
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#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
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#> 1     3       6
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#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
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#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
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#> # A tibble: 1 × 2
#>      y1 cluster
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