包含提取为同一数据框列的列表的数据框列答案

【问题标题】：dataframe column containing lists extracted as columns of the same dataframe包含提取为同一数据框列的列表的数据框列
【发布时间】：2018-05-18 13:18:36
【问题描述】：

我有一个包含 3 列的数据框。其中一列（第二列）包含每个单元格的值列表。这里dput样本数据：

   df <- structure(list(column1 = c("HEATER", "COOLER"), column2 = list(structure(list(
        insidelist = structure(list(es = list("1"), en = list("00"), la = list(
            "01")), .Names = c("es", "en", "la"))), .Names = "insidelist"), 
        structure(list(insidelist = structure(list(es = list("1"), en = list(
            "01"), la = list("01")), .Names = c("es", "en", "la"))), .Names = "insidelist")), 
        column3 = c("88", "31")), .Names = c("column1", "column2", "column3"
    ), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")

给出这个df：

  column1   column2     column3
1  HEATER   1, 00, 01      88
2  COOLER   1, 01, 01      31

如何从第二列中获取该值列表作为原始数据框的列？

期望的输出：

  column1   column2 Column3 column4 column5
1  HEATER     1       00       01      88
2  COOLER     1       01       01      31

【问题讨论】：

或许df %>% mutate(out = map(column2, ~ .x %>% transpose %>% unlist %>% as.list %>% as_tibble)) %>% unnest %>% select(-column2)
稍作改动即可获得所需的列名：df %>% mutate(out = map(column2, ~data.frame(new = t(unlist(.)), stringsAsFactors = F))) %>% unnest() %>% select(column1, matches("new"), column3) %>% setNames(paste0("column", 1:ncol(.)))

标签： r dplyr

【解决方案1】：

不要误会我的意思，我和这里的每个人一样都喜欢整洁的做事方式，而且很多人正在学习 R 编程，这要归功于它，它走上了一条更简单的道路，但我认为有时 当你有锤子一切看起来都像钉子。

Tidyverse 有很多优点，但也有一些缺点，其中之一似乎掩盖/隐藏了 R 语言的基础知识。 在这种情况下，最强大和“人类可读的”解决方案（恕我直言）是以可读的方式混合方法。

我们来看看。首先我们摆脱嵌套列表，将它们转换为数据框：

df$column2 <- data.frame(matrix(unlist(df$column2), nrow=nrow(df), byrow=T))

> df
  column1 column2.X1 column2.X2 column2.X3 column3
1  HEATER          1         00         01      88
2  COOLER          1         01         01      31

然后提取内部数据框（column2）并与原始df并排放置：

df <- cbind(select(df,-column2), df$column2)

选择/重命名列是一项微不足道的任务。这里是绑定后的例子：

df <- cbind(df, df$column2) %>%
      select(Column1=1, Column2=4, Column3=5, Column4=6, Column5=3)

这给了我们想要的输出：

> df

  Column1 Column2 Column3 Column4 Column5
1  HEATER       1    00      01      88
2  COOLER       1    01      01      31

投入整洁的代码有时会导致解决方案不那么整洁。我知道很多人都是这样学习 R 的，但是聪明的程序员应该警惕如果你急于对每个问题都没有考虑基础 R 的问题进行 tidyverse，这可能会导致黑暗的地方。

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以的

library(tidyverse)
df %>% 
  mutate(out = map(column2, ~ .x %>%
                              transpose %>%
                              unlist %>%
                              as.list %>% 
                              as_tibble)) %>% 
         unnest %>% 
         select(-column2)

【讨论】：

【解决方案3】：

这是我的尝试 - 不像 akrun 和 AntoniosK 那样简洁，但可能更具可读性：

df %>% 
  unnest(column2) %>% 
  mutate(lengths = map_int(column2, ~ length(unlist(.x))),
         column2 = map_chr(column2, ~ glue::collapse(unlist(.x), sep = ',') )) %>% 
  separate(column2, sep = ',', into = paste('temp', seq(1,max(.$lengths)), sep = '_')) %>%
  select(column1, starts_with('temp'), column3) %>%
  setNames(paste0("column", 1:ncol(.)))

请注意 - 看起来 cmets 中的答案运行得更快一些，所以如果您使用的是大型数据集 - 使用这些可能是明智的。

【讨论】：