do.call(rbind, list) 用于奇数列

Question

我有一个列表，每个元素都是一个不同长度的字符向量，我想将数据绑定为行，以便列名“对齐”，如果有额外的数据，则创建列，如果缺少数据然后创建 NA

以下是我正在使用的数据的模拟示例

x <- list()
x[[1]] <- letters[seq(2,20,by=2)]
names(x[[1]]) <- LETTERS[c(1:length(x[[1]]))]
x[[2]] <- letters[seq(3,20, by=3)]
names(x[[2]]) <- LETTERS[seq(3,20, by=3)]
x[[3]] <- letters[seq(4,20, by=4)]
names(x[[3]]) <- LETTERS[seq(4,20, by=4)]

如果我确定每个元素的格式相同，下面的行通常是我会做的......

do.call(rbind,x)

我希望有人提出了一个很好的小解决方案，它匹配列名并用NA填充空格，同时如果在绑定过程中找到新列，则添加新列...

Answer 1

rbind.fill是一个很棒的函数，它在 data.frames 列表中表现得非常好。 但是恕我直言，对于这种情况，当列表仅包含（命名）向量时，它可以做得更快。

rbind.fill方式

require(plyr)
rbind.fill(lapply(x,function(y){as.data.frame(t(y),stringsAsFactors=FALSE)}))

一种更直接的方法（至少对于这种情况是有效的）：

rbind.named.fill <- function(x) {
    nam <- sapply(x, names)
    unam <- unique(unlist(nam))
    len <- sapply(x, length)
    out <- vector("list", length(len))
    for (i in seq_along(len)) {
        out[[i]] <- unname(x[[i]])[match(unam, nam[[i]])]
    }
    setNames(as.data.frame(do.call(rbind, out), stringsAsFactors=FALSE), unam)
}

基本上，我们获得了完整的唯一名称以形成最终 data.frame 的列。 然后，我们创建一个 length = input 的列表，并用NA填充其余的值。 这可能是“最棘手”的部分，因为我们必须在填充 NA 时匹配名称。 然后，我们最终将名称设置为列（如果需要，也可以使用data.table包中的setnames通过引用设置）。

---

现在进行一些基准测试：

数据：

# generate some huge random data:
set.seed(45)
sample.fun <- function() {
    nam <- sample(LETTERS, sample(5:15))
    val <- sample(letters, length(nam))
    setNames(val, nam)  
}
ll <- replicate(1e4, sample.fun())

职能：

# plyr's rbind.fill version:
rbind.fill.plyr <- function(x) {
    rbind.fill(lapply(x,function(y){as.data.frame(t(y),stringsAsFactors=FALSE)}))
}

rbind.named.fill <- function(x) {
    nam <- sapply(x, names)
    unam <- unique(unlist(nam))
    len <- sapply(x, length)
    out <- vector("list", length(len))
    for (i in seq_along(len)) {
        out[[i]] <- unname(x[[i]])[match(unam, nam[[i]])]
    }
    setNames(as.data.frame(do.call(rbind, out), stringsAsFactors=FALSE), unam)
}

更新（也添加了 GSee 的功能）：

foo <- function (...) 
{
  dargs <- list(...)
  all.names <- unique(names(unlist(dargs)))
  out <- do.call(rbind, lapply(dargs, `[`, all.names))
  colnames(out) <- all.names
  as.data.frame(out, stringsAsFactors=FALSE)
}

基准测试：

require(microbenchmark)
microbenchmark(t1 <- rbind.named.fill(ll), 
               t2 <- rbind.fill.plyr(ll), 
               t3 <- do.call(foo, ll), times=10)
identical(t1, t2) # TRUE
identical(t1, t3) # TRUE

Unit: milliseconds
                       expr        min         lq     median         uq        max neval
 t1 <- rbind.named.fill(ll)   243.0754   258.4653   307.2575   359.4332   385.6287    10
  t2 <- rbind.fill.plyr(ll) 16808.3334 17139.3068 17648.1882 17890.9384 18220.2534    10
     t3 <- do.call(foo, ll)   188.5139   204.2514   229.0074   339.6309   359.4995    10

Answer 2

如果你希望结果是一个矩阵......

我最近为一位想要将向量绑定到矩阵的同事编写了这个函数。

foo <- function (...) 
{
  dargs <- list(...)
  if (!all(vapply(dargs, is.vector, TRUE))) 
      stop("all inputs must be vectors")
  if (!all(vapply(dargs, function(x) !is.null(names(x)), TRUE))) 
      stop("all input vectors must be named.")
  all.names <- unique(names(unlist(dargs)))
  out <- do.call(rbind, lapply(dargs, `[`, all.names))
  colnames(out) <- all.names
  out
}

R > do.call(foo, x)
     A   B   C   D   E   F   G   H   I   J   L   O   R   P   T  
[1,] "b" "d" "f" "h" "j" "l" "n" "p" "r" "t" NA  NA  NA  NA  NA 
[2,] NA  NA  "c" NA  NA  "f" NA  NA  "i" NA  "l" "o" "r" NA  NA 
[3,] NA  NA  NA  "d" NA  NA  NA  "h" NA  NA  "l" NA  NA  "p" "t"

Answer 3

这是一个使用包data.table的版本，对于非常大的数据来说要快一些。 它使用函数rbindlist并将其参数fill=TRUE传递给函数do.call 。

library(data.table)
x <- list()
x[[1]] <- letters[seq(2,20,by=2)]
names(x[[1]]) <- LETTERS[c(1:length(x[[1]]))]
x[[2]] <- letters[seq(3,20, by=3)]
names(x[[2]]) <- LETTERS[seq(3,20, by=3)]
x[[3]] <- letters[seq(4,20, by=4)]
names(x[[3]]) <- LETTERS[seq(4,20, by=4)]


x2 <- lapply(x, as.list)
rbindlist(x2, fill=TRUE)
#>       A    B    C    D    E    F    G    H    I    J    L    O    R    P    T
#> 1:    b    d    f    h    j    l    n    p    r    t <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
#> 2: <NA> <NA>    c <NA> <NA>    f <NA> <NA>    i <NA>    l    o    r <NA> <NA>
#> 3: <NA> <NA> <NA>    d <NA> <NA> <NA>    h <NA> <NA>    l <NA> <NA>    p    t

它增加了一个小的开销，因为它需要使用as.list转换字符向量。 根据数据的生成方式，这段话还可以为过程增加时间。
另一方面，它似乎在大型数据集上执行得更快。
它返回一个data.table 。

我重写了@Arun 和@GSee 的示例以生成更大的样本。

数据

# generate some huge random data:
set.seed(45)
sample.fun <- function() {
  nam <- sample(LETTERS, sample(5:15))
  val <- sample(letters, length(nam))
  setNames(val, nam)  
}
l1 <- replicate(1e6, sample.fun()) # Arun's data, just bigger
l2 <- lapply(l1, as.list) # same data converted with as.list

职能

library(microbenchmark)
library(data.table)
# Arun's function
rbind.named.fill <- function(x) {
  nam <- sapply(x, names)
  unam <- unique(unlist(nam))
  len <- sapply(x, length)
  out <- vector("list", length(len))
  for (i in seq_along(len)) {
    out[[i]] <- unname(x[[i]])[match(unam, nam[[i]])]
  }
  setNames(as.data.frame(do.call(rbind, out), stringsAsFactors=FALSE), unam)
}

# GSee's function
foo <- function (...) 
{
  dargs <- list(...)
  all.names <- unique(names(unlist(dargs)))
  out <- do.call(rbind, lapply(dargs, `[`, all.names))
  colnames(out) <- all.names
  as.data.frame(out, stringsAsFactors=FALSE)
}

基准测试

microbenchmark(t1 <- rbind.named.fill(l1), 
               t2 <- rbindlist(l2, fill=TRUE),
               t3 <- do.call(foo, l1),
               times=10)
#> Unit: seconds
#>                                 expr      min        lq        mean    median        uq      max neval
#> t1 <- rbind.named.fill(l1)      6.536782  7.545538   9.118771  9.304844 10.505814 11.28260    10
#> t2 <- rbindlist(l2, fill=TRUE)  5.250387  5.787712   6.910340  6.226065  7.579503 10.40524    10
#> t3 <- do.call(foo, l1)          9.590615 11.043557  13.504694 12.550535 15.364464 19.95877    10


identical(t1, data.frame(t2))
#> [1] TRUE
identical(t3, data.frame(t2))
#> [1] TRUE

^{由reprex 包(v0.3.0) 于 2019 年 8 月 1 日创建}

Answer 4

将您的名称向量转换为单个数据帧后，您可以使用dplyr::bind_rows

dplyr::bind_rows(lapply(x,function(y) as.data.frame(t(y),stringsAsFactors=FALSE)))

#     A    B    C    D    E    F    G    H    I    J    L    O    R    P    T
#1    b    d    f    h    j    l    n    p    r    t <NA> <NA> <NA> <NA> <NA>
#2 <NA> <NA>    c <NA> <NA>    f <NA> <NA>    i <NA>    l    o    r <NA> <NA>
#3 <NA> <NA> <NA>    d <NA> <NA> <NA>    h <NA> <NA>    l <NA> <NA>    p    t

---

在这种情况下，我们也可以使用purrr::map_df / purrr::map_dfr

purrr::map_df(x, ~as.data.frame(t(.x),stringsAsFactors = FALSE))

这将提供与上述相同的输出。