将不均匀列表分解为数据框以在 ggplot2 中使用

Question

我有一个巨大的列表，其中包含我通过运行 for 循环输出的各种 tibbles。此列表中的小标题是使用count() 和group_by_() 的结果，并按类别显示a 在各种设施工作和不工作的人数，但列表的每个元素都有可变数量的名称不同的行和一列。

这是我（20 多个元素）列表中的三个元素：

library(plyr)    
library(tidyverse)

(Hospital1 <- tibble(a = c("In.City", "In.City", "Likely Move", "Likely Move", "Possibly Move", "Unlikely Move", "Unlikely Move", NA), 
                     Something.Hospital1 = c("Hospital1", NA, "Hospital1", NA, NA, "Hospital1", NA, NA), 
                     n= c(sample(1:100, 8, replace = TRUE))))
(Hospital2 <- tibble(a = c("In.City", "In.City", "Likely Move", "Likely Move", "Possibly Move", "Unlikely Move", NA),
                     Something.Hospital2 = c("Hospital2", NA, "Hospital2", NA, NA, NA, NA), 
                     n= c(sample(1:100, 7, replace = TRUE))))
(Hospital3 <- tibble(a = c("In.City", "Likely Move", "Unlikely Move", "Possibly Move", NA),
                     Something.Hospital3 = as.character(c(NA, NA, NA, NA, NA)), 
                     n= c(sample(1:100, 5, replace = TRUE))))

#What my data actually looks like
(example.list <- list(Hospital1, Hospital2, Hospital3))

第 3 列中的 n 的值与每个列表元素的第二列中的 NA 不相邻最重要。到目前为止，我真的很难将这些变成 ggplot2 可以使用它们的形式。因为我正在使用大约 20 个列表元素，所以我觉得我需要在代码中使用列表结构，并且能够在需要时迭代或创建函数。我尝试过：

1) 使用 cbind(example.list[[1:3]]) 和 bind_cols([[1:3]]) 将它们绑定到一个 tibble 中，尽管由于行数不同（与单括号相同），两者都失败了。

2) 单独绘制这些元素，尽管 ggplot2 使用列表失败。

3) 使用list2env(example.list[1:3], envir = .GlobalEnv) 将它们拆分为单独的数据帧，但这给了我错误

names(x) must be a character vector of the same length as x

4) 执行 for 循环 left_join() 但要这样做，我需要一个密钥，我可以使用类似于 cumsum() 的东西形成它，但用于字符单元格。应该是这样的

              a Something.Hospital1     n match.key
          <chr>               <chr> <int> <dbl>
1       In.City           Hospital1    40     1
2       In.City                <NA>    25     2
3   Likely Move           Hospital1    17     1
4   Likely Move                <NA>    56     2
5 Possibly Move           Hospital1    59     1

5) 我尝试使用ddply(output[[10]], .(crosstab, n), nrow)，但 V1 对这样的合并没有帮助。

       crosstab   n V1
1     In.Camden  14  1
2     In.Camden 139  1
3   Likely Move   4  1
4   Likely Move 171  1

在我看来，我希望我的数据看起来像这样，并列出所有可能性。然后我可以使用tidyr() 把它变成ggplot 形式

             a Something.Hospital1    n1 Something.Hospital2    n2 Something.Hospital3    n3
          <chr>               <chr> <int>               <chr> <int>               <chr> <int>
1       In.City           Hospital1    39           Hospital2    24           Hospital3    13
2       In.City                <NA>    86                <NA>    82                <NA>    85
3   Likely Move           Hospital1    77           Hospital2    16           Hospital3    17
4   Likely Move                <NA>     4                <NA>    78                <NA>    49
5 Possibly Move           Hospital1   100           Hospital2    79           Hospital3    95
6 Possibly Move                <NA>    49                <NA>    31                <NA>    62
7 Unlikely Move           Hospital1    82           Hospital2     3           Hospital3    96
8 Unlikely Move                <NA>    27                <NA>    30                <NA>    39
9          <NA>                <NA>    55                <NA>    96                <NA>    47

我完全不懂lapply 和相关的，所以如果你建议它们，请清楚如何使用它们。我更喜欢 dplyr，因为这是我最了解的。

非常感谢您的帮助

Answer 1

您可以将每个 tibble 中的列重命名为相同的名称，这将为绑定行和以长格式获取数据集打开大门，而无需稍后重新调整。

您可以使用lapply 或purrr::map 循环遍历列表，重命名每个列表元素中的列。我将使用map_dfr（在较旧的purrr 版本中使用map_df），因为它将在遍历列表后使用bind_rows 将数据集绑定在一起。 map_dfr 有一个 .id 参数，因此我们可以添加一列来区分数据集。这在这里可能有用，但可以跳过。

您可以通过 dplyr 中的rename_at 更改列名。因为您要重命名单个列，所以我将使用 paste0 将它们全部命名为新名称。

这是循环遍历example.list 的每个元素并将所有包含单词“Hospital”的列重命名为“Something.Hospital”的代码。

map_dfr(example.list, ~rename_at(.x, vars( contains( "Hospital") ), 
                                 funs( paste0("Something.Hospital") ) ), 
        .id = "group" )

# A tibble: 20 x 4
   group             a Something.Hospital     n
   <chr>         <chr>              <chr> <int>
 1     1       In.City          Hospital1    31
 2     1       In.City               <NA>    81
 3     1   Likely Move          Hospital1    71
 4     1   Likely Move               <NA>    87
 5     1 Possibly Move               <NA>     6
 6     1 Unlikely Move          Hospital1    16
 7     1 Unlikely Move               <NA>    16
 8     1          <NA>               <NA>    92
 9     2       In.City          Hospital2    98
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