R语言 list与data.frame转换

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背景：下载某数据库的数据做数据分析，发现下载的数据结构是多层list嵌套，与平时遇到的数据表（data.frame）不同，并且第二层list的名称是本人需要的变量。

问题：如何将将第二层的list的名称嵌入到内层（第三层）的数据中，作为变量？

一、什么是list列表

列表是 R 语言的对象集合，可以用来保存不同类型的数据，可以是数字、字符串、向量、另一个列表等，当然还可以包含矩阵和函数，通常用list()函数创建列表。列表list最大优点：容纳多种类型的数据，可多层嵌套。

1. > df <- iris[1:10,]
   
2. > pts <- list(x = df[,1], y = df[,2])
   
3. > pts
   
4. $x
   
5. [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9
   
6. 
   
7. $y
   
8. [1] 3.5 3.0 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1

复制代码

二、简单列表list与data.frame转换
一般情况情况，as.list()和as.data.frame()可直接实现简单的list和data.frame类型数据的转换。

• as.list(x)可将数据框x按列转换为多个list
• as.data.frame(x)，可将列表x按列合并为一个数据框data.frame
  

1. > df_as.list <- as.list(df)
   
2. > df_as.list
   
3. $Sepal.Length
   
4. [1] 5.1 4.9 4.7 4.6 5.0 5.4 4.6 5.0 4.4 4.9
   
5. 
   
6. $Sepal.Width
   
7. [1] 3.5 3.0 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1
   
8. 
   
9. $Petal.Length
   
10. [1] 1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5
    
11. 
    
12. $Petal.Width
    
13. [1] 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1
    
14. 
    
15. $Species
    
16. [1] setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa setosa
    
17. Levels: setosa versicolor virginica
    
18. 
    
19. >
    
20. > as.data.frame(df_as.list)
    
21.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
    
22. 1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
    
23. 2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
    
24. 3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
    
25. 4           4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
    
26. 5           5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
    
27. 6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
    
28. 7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
    
29. 8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
    
30. 9           4.4         2.9          1.4         0.2  setosa
    
31. 10          4.9         3.1          1.5         0.1  setosa

复制代码

三、两层list将内层相同结构的数据合并为data.frame(解答开头的问题)

• 1. > df_list <- list(
     
  2. +   x = list(
     
  3. +     a = iris[1:3,],
     
  4. +     b = iris[6:8,],
     
  5. +     c = iris[11:13,]
     
  6. +   )
     
  7. + )
     
  8. > df_list
     
  9. $x
     
  10. $x$a
      
  11.   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
      
  12. 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
      
  13. 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
      
  14. 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
      
  15. 
      
  16. $x$b
      
  17.   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
      
  18. 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
      
  19. 7          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
      
  20. 8          5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
      
  21. 
      
  22. $x$c
      
  23.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
      
  24. 11          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
      
  25. 12          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
      
  26. 13          4.8         3.0          1.4         0.1  setosa

  复制代码
  
  

方法1：data.table::rbindlist()

第二层list的名称直接替代了内层数据框data.frame的行名rownames，并实现数据框的行合并。

缺点：如果内层数据框的行名是需要的变量，数据会被覆盖

1. > data.table::rbindlist(df_list$x)
   
2.    Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
   
3. 1:          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
   
4. 2:          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
   
5. 3:          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
   
6. 4:          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
   
7. 5:          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
   
8. 6:          5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
   
9. 7:          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
   
10. 8:          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
    
11. 9:          4.8         3.0          1.4         0.1  setosa
    
12. > data.table::rbindlist(df_list$x,use.names=TRUE, fill=TRUE, idcol="fenzu")
    
13.    fenzu Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
    
14. 1:     a          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
    
15. 2:     a          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
    
16. 3:     a          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
    
17. 4:     b          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
    
18. 5:     b          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
    
19. 6:     b          5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
    
20. 7:     c          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
    
21. 8:     c          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
    
22. 9:     c          4.8         3.0          1.4         0.1  setosa

复制代码

方法2：do.call与tibble::rownames_to_column与 tidyr::separate并用

1. > df
   
2.      Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
   
3. a.1           5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
   
4. a.2           4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
   
5. a.3           4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
   
6. b.6           5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
   
7. b.7           4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
   
8. b.8           5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
   
9. c.11          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
   
10. c.12          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
    
11. c.13          4.8         3.0          1.4         0.1  setosa
    
12. >
    
13. > df1 <- tibble::rownames_to_column(df,"data_code_market")
    
14. > df1
    
15.   data_code_market Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
    
16. 1              a.1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
    
17. 2              a.2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
    
18. 3              a.3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
    
19. 4              b.6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
    
20. 5              b.7          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
    
21. 6              b.8          5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
    
22. 7             c.11          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
    
23. 8             c.12          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
    
24. 9             c.13          4.8         3.0          1.4         0.1  setosa
    
25. >
    
26. > # stringr::str_split(rownames(df),"[.]",simplify = TRUE)
    
27. > df2 <- tidyr::separate(df1,data_code_market,into = c("fenzu","code"),sep = "[.]")
    
28. > df2
    
29.   fenzu code Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
    
30. 1     a    1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
    
31. 2     a    2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
    
32. 3     a    3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
    
33. 4     b    6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa
    
34. 5     b    7          4.6         3.4          1.4         0.3  setosa
    
35. 6     b    8          5.0         3.4          1.5         0.2  setosa
    
36. 7     c   11          5.4         3.7          1.5         0.2  setosa
    
37. 8     c   12          4.8         3.4          1.6         0.2  setosa
    
38. 9     c   13          4.8         3.0          1.4         0.1  setosa

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