Tengo una lista de vectores. Estos vectores consisten en nombres A1, A2 .. y valores numéricos:

a <- list()
a$`p1`["A1"] <- 1
a$`p1`["A2"] <- 0.5
a$`p1`["A3"] <- 0.3
a$`p2`["A3"] <- 2
a$`p2`["A4"] <- 2.5
a$`p2`["A5"] <- 2.3

Deseo convertirlo a un marco de datos con la siguiente estructura

P <- c("p1","p1","p1","p2","p2","p2")
A <- c("A1","A2","A3","A3","A4","A5")
V <- c(1,0.5,0.3,2,2.5,2.3)
out <- data.frame(P,A,V)

Gracias :)

6
lucas 29 abr. 2020 a las 19:51

4 respuestas

La mejor respuesta

Una opción con base R

do.call(rbind, Map(cbind, lapply(a, stack), P = names(a)))
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akrun 29 abr. 2020 a las 18:17
df_list = lapply(a, function(x) data.frame(A = names(x), V = x, stringsAsFactors = FALSE))
dplyr::bind_rows(df_list, .id = "P")
#    P  A   V
# 1 p1 A1 1.0
# 2 p1 A2 0.5
# 3 p1 A3 0.3
# 4 p2 A3 2.0
# 5 p2 A4 2.5
# 6 p2 A5 2.3

Me gusta el camino anterior, pero aquí hay una opción que podría ser más eficiente en una lista grande:

data.frame(V = unlist(a)) %>% 
  tibble::rownames_to_column() %>%
  tidyr::separate(rowname, into = c("P", "A"))
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Gregor Thomas 29 abr. 2020 a las 17:05

En base-R

cbind(stack(a),A=unlist(lapply(a,names),use.names = F))

Da

  values ind  A
1    1.0  p1 A1
2    0.5  p1 A2
3    0.3  p1 A3
4    2.0  p2 A3
5    2.5  p2 A4
6    2.3  p2 A5
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Daniel O 29 abr. 2020 a las 17:45

Una opción purrr y tibble podría ser:

map_dfr(a, ~ enframe(., name = "A", value = "V"), .id = "P")

  P     A         V
  <chr> <chr> <dbl>
1 p1    A1      1  
2 p1    A2      0.5
3 p1    A3      0.3
4 p2    A3      2  
5 p2    A4      2.5
6 p2    A5      2.3
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tmfmnk 29 abr. 2020 a las 17:02