在新列中使用列表标识的数据帧的大列表

发布于 2025-01-30 03:10:43 字数 1040 浏览 1 评论 0原文

使用IETD软件包中的示例数据“ hourly_time_series”，我使用IETD软件包创建了一个大列表（每个子列表都是不同尺寸的数据范围）。每个列表代表一个降雨事件。

library(IETD)
HU <- drawre(Time_series=hourly_time_series,IETD=5,Thres=0.5)
RE <- HU$Rainfall_Events

我需要将RE转换为带有额外列的数据框架，其中包含降雨事件的数量（作为ID），以轻松将它们分开。我尝试使用bind_rows（）和rbindlist（）函数尝试，但这些函数不保留降雨ID。我该怎么做？所需的输出为：

事件	日期	深度
1	2000-01-06 04:00:00	1.0
1	2000-01-06 05:00:00	0.0 0.0
1	2000-01-06-06 06:00:00	1.5
1 1.5 1	2000-- 01-06 07:00:00	1.5
2	2000-01-06 20:00:00	0.5
2	2000-01-06 21:00:00	0.5 0.5
。	。。	。
。	。。	。
。	。。	。

希望你能帮忙

原文

Using the example data "hourly_time_series" from IETD package,
I created a large list (each sublist are dataframes of different sizes) with IETD package. Each list represents a rainfall event.

library(IETD)
HU <- drawre(Time_series=hourly_time_series,IETD=5,Thres=0.5)
RE <- HU$Rainfall_Events

I need to convert RE to a dataframe with an additional column with the number of the rainfall event (as an ID) to separate them easily.
I tried with bind_rows() and rbindlist() functions but these don´t preserve the rainfall ID.
How Could I do this? The desired output as an example is:

event	Date	depth
1	2000-01-06 04:00:00	1.0
1	2000-01-06 05:00:00	0.0
1	2000-01-06 06:00:00	1.5
1	2000-01-06 07:00:00	1.5
2	2000-01-06 20:00:00	0.5
2	2000-01-06 21:00:00	0.5
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Hope you could help

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久隐师 2025-02-06 03:10:43

我将定义一个用于演示的示例数据集，一个名为ll的列表，其中五个元素是一个带有两个字段的数据框，date and depth 。每个列表元素都有一个唯一的名称，例如event1，event2等。

# Example data
ll <- list()
for(i in 1:5){
  df <- data.frame(
    date = sample(seq(as.Date('1999/01/01'), as.Date('2000/01/01'), by="day"), 100),
    depth = runif(100, 1, 5))
  ll[[paste0("event", i)]] <- df
}

您可以在每个子列表中添加一个ID字段，然后将列表折叠到单个数据框中：

# Define df ID for each list element
ll <- Map(cbind, ll, group = names(ll))

# Collapse list into single dataframe
res <- do.call(rbind, ll)

head(res)
               date    depth
event1.1 1999-04-09 2.174580
event1.2 1999-07-19 2.052316
event1.3 1999-10-23 4.890014
event1.4 1999-04-24 1.208217
event1.5 1999-10-20 1.946533
event1.6 1999-03-10 1.946779

I'll define an example dataset for demonstration, a list called ll with five elements, each of which is a dataframe with two fields, date and depth. Each list element has a unique name, eg event1, event2, etc.

# Example data
ll <- list()
for(i in 1:5){
  df <- data.frame(
    date = sample(seq(as.Date('1999/01/01'), as.Date('2000/01/01'), by="day"), 100),
    depth = runif(100, 1, 5))
  ll[[paste0("event", i)]] <- df
}

You could add an ID field to each sublist and then collapse the list into a single dataframe:

# Define df ID for each list element
ll <- Map(cbind, ll, group = names(ll))

# Collapse list into single dataframe
res <- do.call(rbind, ll)

head(res)
               date    depth
event1.1 1999-04-09 2.174580
event1.2 1999-07-19 2.052316
event1.3 1999-10-23 4.890014
event1.4 1999-04-24 1.208217
event1.5 1999-10-20 1.946533
event1.6 1999-03-10 1.946779

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