중첩 목록의 데이터 프레임 결합

Question

중첩 목록에 포함 된 데이터 프레임을 간결한 구문과 결합하는 데 문제가 있습니다.

nestedList <- lapply(1:3,function(y){ 
    lapply(1:8,function(z){ 
    data.frame(matrix(rnorm(20), nrow=10)) 
    }) 
}) 

그래서 nestedList는 각 데이터 프레임 (8 개) 목록을 포함 3 개 목록을 포함 : 나는 다음과 같은 형식의 중첩 된 목록을 가지고있다. 나는 다음과 같이 목록을 결합하고 싶습니다 :

tmp1 <- nestedList[[1]][[1]] 
tmp2 <- nestedList[[2]][[1]] 
tmp3 <- nestedList[[3]][[1]] 

expectedResult <- rbind(tmp1,tmp2,tmp3) 

나는 다음과 같은 구문이 유효 것으로 예상하지만, 분명히이없는 것 :

unexpectedResult <- rbind(nestedList[[1:3]][[1]]) 

Answer 1

이보십시오.

foo <- lapply(nestedList, function(x) x[[1]]) 
this <- do.call("rbind", foo) 

Answer 2

do.call(rbind, lapply(nestedList[1:3], '[[', 1)) 

트릭 할 것입니다 : purrr

my_result <- nestedList %>% 
    # extract first dataframe from each nested list 
    map(`[[`, 1) %>% 
    # bind rows together 
    bind_rows() 

를 사용

set.seed(123) 
nestedList <- lapply(1:5,function(y){ 
    lapply(1:8,function(z){ 
    data.frame(matrix(rnorm(20), nrow=10)) 
    }) 
}) 

> do.call(rbind, lapply(nestedList[1:3], '[[', 1)) 
      X1   X2 
1 -0.56047565 1.22408180 
2 -0.23017749 0.35981383 
3 1.55870831 0.40077145 
4 0.07050839 0.11068272 
5 0.12928774 -0.55584113 
6 1.71506499 1.78691314 
7 0.46091621 0.49785048 
8 -1.26506123 -1.96661716 
9 -0.68685285 0.70135590 
10 -0.44566197 -0.47279141 
11 1.05271147 -0.21538051 
12 -1.04917701 0.06529303 
13 -1.26015524 -0.03406725 
14 3.24103993 2.12845190 
15 -0.41685759 -0.74133610 
16 0.29822759 -1.09599627 
17 0.63656967 0.03778840 
18 -0.48378063 0.31048075 
19 0.51686204 0.43652348 
20 0.36896453 -0.45836533 
21 0.23743027 1.01755864 
22 1.21810861 -1.18843404 
23 -1.33877429 -0.72160444 
24 0.66082030 1.51921771 
25 -0.52291238 0.37738797 
26 0.68374552 -2.05222282 
27 -0.06082195 -1.36403745 
28 0.63296071 -0.20078102 
29 1.33551762 0.86577940 
30 0.00729009 -0.10188326 

Answer 3

나는 다음과 같은 솔루션을 내놓았다을 그리고 결과가 올바른지 테스트

identical(my_result, expectedResult) 
[1] TRUE 

Answer 4

data.table에서 rbindlist 기능을 지적하고 싶습니다. 이 함수는 보통베이스보다 더 효율적입니다. rbind

library(data.table) 
rbindlist(unlist(nestedList, recursive = F)) 

# Performance comparison 
microbenchmark(times = 1000, 
   datatable_rbind = rbindlist(unlist(nestedList, recursive = F)), 
   base_rbind = do.call("rbind", lapply(nestedList, function(x) x[[1]])), 
   base_rbind2 = do.call(rbind, lapply(nestedList[1:3], '[[', 1)) 
) 

# Unit: microseconds 
# expr     min      lq     mean   median       uq      max neval 
# datatable_rbind  85.530 109.397 124.5534 124.3035 141.1110 216.816  1000 
# base_rbind 135.037 152.035 190.5976 184.8475 201.0455 5912.946 1000 
# base_rbind2 136.196 151.783 179.9393 186.4245 200.4225  347.564 1000