如何将数据框的行绑定到列表列表中的单独元素中

Question

假设我有一个列表列表，如下所示：

set.seed(111)
lst_1 = rep(list(list()), 3) 

lst_1[[1]] = list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))
lst_1[[2]] = list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))
lst_1[[3]] = list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))

其中每个列表元素（1、2和3）是一个包含两个data.frames的列表。

如何依次绑定每个（子）列表中第一个data.frame的行？ 即lst_1[[1]][[1]] + lst_1[[2]][[1]] + lst_1[[3]][[1]] ，最后对第二个data.frame做同样的data.frame ？

这是我想要的输出，这是通过for循环手动实现的，但是我真正的列表列表要大得多：

lst_out = rep(list(list()), 2) 

for (i in 1:2) {
lst_out[[i]] = rbind(lst_1[[1]][[i]], lst_1[[2]][[i]], lst_1[[3]][[i]])
}

Answer 1

如果我的解释正确，那么基本的R解决方案应该很简单。 将rbind函数Map到lst_1 3个输入的每个部分上：

do.call(Map, c(rbind, lst_1))

这是调用扩展的Map行的一种稍微模糊的方法：

Map(rbind, lst_1[[1]], lst_1[[2]], lst_1[[3]])

它开始看起来很像您的原始for循环，并提供与通过do.call进行操作相同的结果：

identical(
  do.call(Map, c(rbind, lst_1)),
  Map(rbind, lst_1[[1]], lst_1[[2]], lst_1[[3]])
)
#[1] TRUE

也检查出预期的结果：

identical(lst_out, do.call(Map, c(rbind, lst_1)))
#[1] TRUE

Answer 2

我认为最简单的方法是简单地purrr::transpose列表，这样就不用三个带有两个dataframe元素的子列表，而是两个带有三个dataframe元素的子列表。 这意味着要绑定的数据帧都在同一个子列表中，因此迭代要简单得多，我们可以map到主列表上。 见下文，并指出，你可以加载purrr作为dplyr::bind_rows只是快一点和tibble::glimpse仅用于打印。

library(tidyverse)
set.seed(111)
lst_1 = rep(list(list()), 3) 

lst_1[[1]] = list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))
lst_1[[2]] = list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))
lst_1[[3]] = list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))

lst_1 %>%
  transpose %>%
  map(bind_rows) %>%
  glimpse
#> List of 2
#>  $ :'data.frame':    15 obs. of  1 variable:
#>   ..$ rnorm.5.: num [1:15] 0.235 -0.331 -0.312 -2.302 -0.171 ...
#>  $ :'data.frame':    15 obs. of  1 variable:
#>   ..$ rnorm.5.: num [1:15] 0.14 -1.497 -1.01 -0.948 -0.494 ...

^{由reprex软件包 （v0.2.1）创建于2019-04-20}

Answer 3

基础R解决方案

set.seed(111)
lst_1 <- rep(list(list()), 3) 

lst_1[[1]] <- list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))
lst_1[[2]] <- list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))
lst_1[[3]] <- list(data.frame(rnorm(5)), data.frame(rnorm(5)))

lst_out_2 <- list()

for (i in 1:2) { 
  lst_out_2[[i]] <- do.call('rbind', sapply(lst_1, `[`, i))
}