Wyodrębnij nazwy z zagnieżdżonej listy data.frames

Mam zagnieżdżoną listę data.frames, jaki jest najłatwiejszy sposób na uzyskanie nazw kolumn wszystkich data.frames?

Przykład:

d = data.frame(a = 1:3, b = 1:3, c = 1:3)

l = list(a = d, list(b = d, c = d))

Wynik:

$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

Jest już kilka odpowiedzi. Ale zostawmy inne podejście. Użyłem rapply2()w pakiecie rawr.

devtools::install_github('raredd/rawr')
library(rawr)
library(purrr)

rapply2(l = l, FUN = colnames) %>% 
flatten

$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

Oto podstawowe rozwiązanie R.

Możesz zdefiniować niestandardową funkcję spłaszczania listy zagnieżdżonej (która może obsługiwać zagnieżdżoną listę dowolnych głębokości , np. Więcej niż 2 poziomy), tj.

flatten <- function(x){  
  islist <- sapply(x, class) %in% "list"
  r <- c(x[!islist], unlist(x[islist],recursive = F))
  if(!sum(islist))return(r)
  flatten(r)
}

a następnie użyj następującego kodu, aby uzyskać nazwy coln

out <- Map(colnames,flatten(l))

takie, że

> out
$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

Przykład z głębiej zagnieżdżoną listą

l <- list(a = d, list(b = d, list(c = list(e = list(f= list(g = d))))))
> l
$a
  a b c
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3

[[2]]
[[2]]$b
  a b c
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3

[[2]][[2]]
[[2]][[2]]$c
[[2]][[2]]$c$e
[[2]][[2]]$c$e$f
[[2]][[2]]$c$e$f$g
  a b c
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3

i dostaniesz

> out
$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c.e.f.g
[1] "a" "b" "c"

Oto próba zrobienia tego w jak największym stopniu wektoryzowanym,

i1 <- names(unlist(l, TRUE, TRUE))
#[1] "a.a1" "a.a2" "a.a3" "a.b1" "a.b2" "a.b3" "a.c1" "a.c2" "a.c3" "b.a1" "b.a2" "b.a3" "b.b1" "b.b2" "b.b3" "b.c1" "b.c2" "b.c3" "c.a1" "c.a2" "c.a3" "c.b1" "c.b2" "c.b3" "c.c1" "c.c2" "c.c3"
i2 <- names(split(i1, gsub('\\d+', '', i1)))
#[1] "a.a" "a.b" "a.c" "b.a" "b.b" "b.c" "c.a" "c.b" "c.c"

Możemy teraz podzielić się i2na wszystko przed kropką, co da,

split(i2, sub('\\..*', '', i2))

#    $a
#    [1] "a.a" "a.b" "a.c"

#    $b
#    [1] "b.a" "b.b" "b.c"

#    $c
#    [1] "c.a" "c.b" "c.c"

Aby je w pełni wyczyścić, musimy zapętlić i zastosować prosty regex,

 lapply(split(i2, sub('\\..*', '', i2)), function(i)sub('.*\\.', '', i))

co daje,

$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

Kod zagęszczony

i1 <- names(unlist(l, TRUE, TRUE))
i2 <- names(split(i1, gsub('\\d+', '', i1)))
final_res <- lapply(split(i2, sub('\\..*', '', i2)), function(i)sub('.*\\.', '', i))

Spróbuj tego

d = data.frame(a = 1:3, b = 1:3, c = 1:3)

l = list(a = d, list(b = d, c = d))

foo <- function(x, f){
    if (is.data.frame(x)) return(f(x))
    lapply(x, foo, f = f)
}

foo(l, names)

Najważniejsze jest to, że w data.framesrzeczywistości są to specjalne listy, więc ważne jest, na co należy testować.

Małe wyjaśnienie: tutaj należy wykonać rekurencję, ponieważ przy każdym elemencie możesz spojrzeć na ramkę danych, więc chcesz zdecydować, czy zastosować nameslub przejść głębiej do rekurencji i fooponownie zadzwonić .

Najpierw utwórz l1, zagnieżdżoną listę zawierającą tylko nazwy coln

l1 <- lapply(l, function(x) if(is.data.frame(x)){
  list(colnames(x)) #necessary to list it for the unlist() step afterwards
}else{
  lapply(x, colnames)
})

Następnie unlist l1

unlist(l1, recursive=F)

Oto jeden ze sposobów korzystania z purrrfunkcji map_depthivec_depth

library(purrr)

return_names <- function(x) {
   if(inherits(x, "list"))
     return(map_depth(x, vec_depth(x) - 2, names))
    else return(names(x))
}

map(l, return_names)

#$a
#[1] "a" "b" "c"

#[[2]]
#[[2]]$b
#[1] "a" "b" "c"

#[[2]]$c
#[1] "a" "b" "c"