选择列表中数据框的最长元素答案

【问题标题】：Select the longest element of the dataframe in a list选择列表中数据框的最长元素
【发布时间】：2018-08-17 22:03:03
【问题描述】：

我有以下包含多个数据框的列表列表中每个数据帧的长度为 2。

现在我想选择数据帧的第一列，其中一个是数据帧中最长的行并选择列表中所有数据框的第二列

这里是数据集。

> dfs
$a
   x         a
1  1 0.1995464
2  2 0.9973094
3  3 0.9945370
4  4 0.8478068
5  7 0.2573278
6  8 0.1512301
7  9 0.7213563
8 10 0.6959976

$b
  x         b
1 1 0.8923419
2 2 0.3823957
3 3 0.3657654
4 4 0.6348854
5 5 0.5990311

$c
  x           c
1 1 0.041083504
2 2 0.971180447
3 3 0.403722147
4 4 0.001057452
5 5 0.459418331
6 6 0.964972695

以及每个数据框的维度

> lapply(dfs,function(x) dim(x))
$a
[1] 8 2

$b
[1] 5 2

$c
[1] 6 2

这里 a 是最长的行 (nrow.) 所以数据框的第一列与所有数据框的第二列

所需的输出格式：

    $x
    [1] 1 2 3 4 7 8 9 10

    $a
    [1] 0.1995464 0.9973094 0.9945370 0.8478068 0.2573278
    [6] 0.1512301 0.7213563 0.6959976

    $b
    [1] 0.8923419 0.3823957 0.3657654 0.6348854 0.5990311

    $c
    [1] 0.041083504 0.971180447 0.403722147 0.001057452
    [5] 0.459418331 0.964972695


> lapply(dfs,function(x) x[,2])

上面的代码可以选择所有数据框的 2 列但是如何在datafame中选择Column的最大行。

谢谢。

> dput(dfs)
structure(list(a = structure(list(x = c(1L, 2L, 3L, 4L, 7L, 8L, 
9L, 10L), a = c(0.199546368792653, 0.997309415135533, 0.994537038262933, 
0.847806796897203, 0.257327824598178, 0.151230089599267, 0.721356318565086, 
0.695997633039951)), .Names = c("x", "a"), row.names = c(NA, 
-8L), class = "data.frame"), b = structure(list(x = 1:5, b = c(0.892341891303658, 
0.382395694730803, 0.365765440743417, 0.634885413805023, 0.599031136371195
)), .Names = c("x", "b"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame"), 
    c = structure(list(x = 1:6, c = c(0.0410835035145283, 0.971180446678773, 
    0.403722146525979, 0.00105745159089565, 0.4594183312729, 
    0.964972694870085)), .Names = c("x", "c"), row.names = c(NA, 
    -6L), class = "data.frame")), .Names = c("a", "b", "c"))

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

我们通过使用sapply（'n1'）循环遍历'dfs'来提取每个数据集中的行数，得到max（'n2'）和最大值的位置（'n3'） .根据索引，从list 中提取第二列，并将其附加到具有最大行数的第一列

n1 <- sapply(dfs, nrow)
n2 <- max(n1)
n3 <- which.max(n1)
c(dfs[[n3]][1], lapply(dfs, function(x) head(x[,2], n2)))
#$x
#[1]  1  2  3  4  7  8  9 10

#$a
#[1] 0.1995464 0.9973094 0.9945370 0.8478068 0.2573278 0.1512301 0.7213563 0.6959976

#$b
#[1] 0.8923419 0.3823957 0.3657654 0.6348854 0.5990311

#$c
#[1] 0.041083504 0.971180447 0.403722147 0.001057452 0.459418331 0.964972695

【讨论】：

【解决方案2】：

也许这不是您想要的，但可能是您需要的：

res <- Reduce(function(...) merge(..., all = TRUE), dfs)

res
#     x         a         b           c
# 1   1 0.1995464 0.8923419 0.041083504
# 2   2 0.9973094 0.3823957 0.971180447
# 3   3 0.9945370 0.3657654 0.403722147
# 4   4 0.8478068 0.6348854 0.001057452
# 5   5        NA 0.5990311 0.459418331
# 6   6        NA        NA 0.964972695
# 7   7 0.2573278        NA          NA
# 8   8 0.1512301        NA          NA
# 9   9 0.7213563        NA          NA
# 10 10 0.6959976        NA          NA

输出结果 res 是一个数据框（也是一个列表），如果我们明确需要一个列表，那么只需用as.list(res) 包装输出即可。

【讨论】：