从这个嵌套的 R 列表中提取数据的优雅、实用的方法

Question

给定以下配置对象：

sourceClust = list(
  clust1 = list(
    prop = 0.25,
    Dim1 = list(
      mean = 2,
      sd   = 0.05
    ) ,
    Dim2 = list(
     mean = 3,
     sd = .1
    )
  ),
  clust2 = list(
    Dim1 = list(
      mean = 4,
      sd   = .1
    ),
    Dim2 = list(
      mean = 3,
      sd = 0.2
    ),
    prop = 0.75
  )
);

是否有一种优雅、实用的方法来提取以下格式的数据？

clusterMeans = data.frame(Dim1=c(2,4),Dim2=c(3,3));
clusterSD = data.frame(Dim1 = c(0.05,0.1), Dim2 = c(0.1,0.2));
clusterProp = c(0.25, 0.75);

我知道上面可以通过一些嵌套循环来完成，但我正在尝试看看我是否可以使用函数式样式来完成这项任务。我正在寻找基本 R 中的解决方案或使用库（tidyverse 很棒）。

Answer 1

你可以的

order_df <- function(x) unlist(x)[order(names(unlist(x)))]
df <- as.data.frame(do.call(rbind, lapply(sourceClust, order_df)))
df
#>        Dim1.mean Dim1.sd Dim2.mean Dim2.sd prop
#> clust1         2    0.05         3     0.1 0.25
#> clust2         4    0.10         3     0.2 0.75

然后将列子集化：

clusterMeans <- df[grepl("mean", names(df))]
clusterSD    <- df[grepl("sd", names(df))]
clusterProp  <- df[[grep("prop", names(df))[1]]]

---

或者以管道形式，产生一个命名的数据框列表：

sourceClust %>% 
  lapply(function(x) unlist(x)[order(names(unlist(x)))]) %>%
  {do.call(rbind, .)} %>%
  as.data.frame() %>%
  {lapply(c("mean", "sd", "prop"), function(x) .[grep(x, names(.))])} %>%
  `names<-`(c("mean", "sd", "prop"))
># $mean
>#        Dim1.mean Dim2.mean
># clust1         2         3
># clust2         4         3
># 
># $sd
>#        Dim1.sd Dim2.sd
># clust1    0.05     0.1
># clust2    0.10     0.2
># 
># $prop
>#        prop
># clust1 0.25
># clust2 0.75

Answer 2

purrr 包有一些辅助函数，例如 map 和 pluck，它们可以提供帮助。例如

clusterProp <- map_dbl(sourceClust, "prop")

和

map_dbl(sourceClust, ~pluck(., "Dim1", "sd"))

你也可以这样做

cols <- c("Dim1", "Dim2")
clusterMeans <- map(cols, function(col) map_dbl(sourceClust, ~pluck(., col, "mean"))) %>%
  set_names(cols) %>% as_tibble()
clusterSD  <- map(cols, function(col) map_dbl(sourceClust, ~pluck(., col, "sd"))) %>%
  set_names(cols) %>% as_tibble()

但既然你做了这么多的重塑，它并不完全是“优雅”的。