主页 / coding / 问题 / 78899394
Accepted
David Moore
Asked: 2024-08-22 08:27:17 +0800 CST

递归地将数据框转换为嵌套列表，其中列表的嵌套级别等于数据框中的列数[重复]

  • 772

我有以下数据框。

Data_Frame <- structure(list(Factor_1 = c("AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "AA", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "BB", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "CC", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD", "DD"), Factor_2 = c("aa", "aa", "aa", "bb", "bb", "bb", "cc", "cc", "cc", "dd", "dd", "dd", "ee", "ee", "ee", "aa", "aa", "aa", "bb", "bb", "bb", "cc", "cc", "cc", "dd", "dd", "dd", "ee", "ee", "ee", "aa", "aa", "aa", "bb", "bb", "bb", "cc", "cc", "cc", "dd", "dd", "dd", "ee", "ee", "ee", "aa", "aa", "aa", "bb", "bb", "bb", "cc", "cc", "cc", "dd", "dd", "dd", "ee", "ee", "ee"), Factor_3 = c("xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz", "xxx", "yyy", "zzz")), class = "data.frame", row.names = c(NA, -60L))

我想编写一个递归函数，将该数据框拆分为嵌套列表。输出应类似于以下对象。

Split_Data <- lapply(lapply(split(Data_Frame, Data_Frame[, 1]), function (x) {
  split(x, x[, 2])
}), function (x) {
  lapply(x, function (y) {
    split(y, y[, 3])
  })
})

换句话说，应该首先根据第一列的值来拆分数据框，然后根据第二列的值来拆分，依此类推，直到所有列都已用于将数据拆分为越来越小的数据框（每次拆分后列表变得越来越嵌套）。

在这个例子中，数据框中只有三列，但实际上，可能有任意数量的列，所以我希望递归函数能够处理任意数量的列。

base优先考虑 R 解决方案。

谢谢！

2 个回答

  1. Best Answer

    这是一个简单的递归函数，用于按列顺序拆分数据框。请注意，随着列数以及列内不同值的增加，此函数的性能会很差。

    recursive_split <- function(data, n = 1) {
  if (n > ncol(data)) return(data)
  lapply(split(data, data[[n]]), recursive_split, n + 1)
}

res <- recursive_split(Data_Frame)

identical(res, Split_Data)
[1] TRUE

    包中提供了性能更佳、更灵活的递归拆分函数collapse：

    collapse::rsplit(Data_Frame, Data_Frame, keep.by = TRUE)
    • 1

  2. 我不完全确定您是否需要帮助专门编写递归函数，或者是否希望能够动态传递要拆分的列数。

    如果是后者，你可以简单地这样做：

    library(tidyverse)

col_names <- c('Factor_1', 'Factor_2', 'Factor_3')


Data_Frame %>%
  group_by(across(all_of(!!col_names))) %>%
  group_split()

    在此示例中，我手动定义了三列，但在其他用例中，您也可以动态地自动执行此操作，例如：

    col_names <- names(Data_Frame)[2:6]

    或类似的东西。

    • 0

相关问题