R基于列和列表合并两个数据帧

Question

无论如何我可以根据列表形式的列合并 R 中的两个数据框以获得其他列的总和。下面的一些示例数据：

df1 <- structure(list(id = c("1", "2"), 
                      band = list(c("c1", "c2", "c3"), "c4"), 
                      samples = list(c(32, 2, 61), 20), 
                      time = list(c(307, 2, 238), 74)), 
                 .Names = c("id", "band", "samples", "time"), 
                 row.names = 0:1, class = "data.frame")

df2 <- structure(list(id = c("1", "3"), 
                      band = list(c("c1", "c4"), "c1"), 
                      samples = list(c(1, 2), 2), 
                      time = list(c(4, 2), 7)), 
                 .Names = c("id", "band", "samples", "time"), 
                 row.names = 0:1, class = "data.frame")

我想根据 id 和 band 列从 df1 和 df2 获取合并数据。不幸的是，bands 列是列表形式，我需要根据bands 列中的元素对样本和时间列求和，该列在列表中。我期待下面的

Answer 1

一种解决方案是使用 tidyr 包中的 unnest 和 bind_rows 与来自 dplyr 的 group_by 和 summarize 结合使用。

library(tidyr)
library(dplyr)

unnest 负责列表列：

df1_unnest <- df1 %>% 
  unnest()

df1_unnest
#   id band samples time
# 1  1   c1      32  307
# 2  1   c2       2    2
# 3  1   c3      61  238
# 4  2   c4      20   74

df2_unnest <- df2 %>% 
  unnest()

bind_rows 结合了两个新的data.frames：

new_df <- bind_rows(df1_unnest, df2_unnest)

new_df
#   id band samples time
# 1  1   c1      32  307
# 2  1   c2       2    2
# 3  1   c3      61  238
# 4  2   c4      20   74
# 5  1   c1       1    4
# 6  1   c4       2    2
# 7  3   c1       2    7

然后使用group_by 和summarize_all，您可以将 id 1、波段 c1 的值相加：

new_df <- new_df %>% 
  group_by(id, band) %>% 
  summarize_all(sum)

new_df
# A tibble: 6 x 4
# Groups:   id [?]
#   id    band  samples  time
#   <chr> <chr>   <dbl> <dbl>
# 1 1     c1         33   311
# 2 1     c2          2     2
# 3 1     c3         61   238
# 4 1     c4          2     2
# 5 2     c4         20    74
# 6 3     c1          2     7

如果您需要列表列，您可以这样做

new_df_list <- new_df %>%
  group_by(id) %>% 
  summarize_all(list)

print.data.frame(new_df_list)
#   id           band      samples           time
# 1  1 c1, c2, c3, c4 33, 2, 61, 2 311, 2, 238, 2
# 2  2             c4           20             74
# 3  3             c1            2              7