在嵌套列表中总结子列表的内容

Question

我得到了一个嵌套列表，其中每个子列表都包含有关一个特定数据框架的值的信息。该清单的结构如下：

summary <- list(df1 = list(value1 = "phone", count = 11, ratio = 78.57, value2 = "mail", count = 13, ratio = 92.86, value3 = "zoom", count = 8, ratio = 57.14),
df2 = list(value4 = "yes", count = 4, ratio = 28.57, value5 = "no", count = 10, ratio = 71.43))

str(summary)
List of 2
 $ df1:List of 9
  ..$ value1: chr "phone"
  ..$ count : num 11
  ..$ ratio : num 78.6
  ..$ value2: chr "mail"
  ..$ count : num 13
  ..$ ratio : num 92.9
  ..$ value3: chr "zoom"
  ..$ count : num 8
  ..$ ratio : num 57.1
 $ df2:List of 6
  ..$ value4: chr "yes"
  ..$ count : num 4
  ..$ ratio : num 28.6
  ..$ value5: chr "no"
  ..$ count : num 10
  ..$ ratio : num 71.4

在这里，summary[[1]]指出，在数据帧1中，值“phone”以一定的比例发生了11次，值“mail”发生了13次，等等。同样的情况也适用于数据框架2，其中“是”被计算了四次等等。

现在，我想要创建一个嵌套列表，它总结了每个子列表的值、计数和比率。更准确地说，结果列表的每个子列表应该只包含三个元素值，计数和比率，每个元素包含值、相应的计数和比率。所需的列表结果应该具有以下结构：

result <- list(res_df1 = list(value = c("phone", "mail", "zoom"), count = c(11,13,8), ratio = c(78.57, 92.86, 57.14)),
res_df2 = list(value = c("yes", "no"), count = c(4, 10), ratio = c(28.57, 71.43)))

str(result)
List of 2
 $ res_df1:List of 3
  ..$ value: chr [1:3] "phone" "mail" "zoom"
  ..$ count: num [1:3] 11 13 8
  ..$ ratio: num [1:3] 78.6 92.9 57.1
 $ res_df2:List of 3
  ..$ value: chr [1:2] "yes" "no"
  ..$ count: num [1:2] 4 10
  ..$ ratio: num [1:2] 28.6 71.4

我想出了一个解决方案，它产生了这样的结果，但它更像是一个解决方案，而不是一个很好的R解决方案：

library(rlist)
result <- list()
for(i in 1:length(summary)){
    tmp <- (summary[[i]])
    value <- as.character(tmp[seq(1, length(tmp), 3)])
    count <- as.numeric(tmp[seq(2, length(tmp), 3)])
    ratio <- as.numeric(tmp[seq(3, length(tmp), 3)])
    df <- cbind.data.frame(value, count, ratio)
    result <- list.append(result, df)
}

我无法想出一个工作解决方案，例如，包含lapply方法或类似的方法。有没有一种更好、更紧凑的方法来做到这一点？如有任何建议，敬请谅解！

Answer 1

你试过这样的东西吗？

for (i in 1:3) {
   idx <- seq(i, length(summary[[1]]), 3)
   assign(paste0("new",i), lapply(summary[[1]][idx], "[[", 1) )
 }
data.table::rbindlist(list(new1, new2, new3))

如果您对每个子列表都这样做(也许用max_length而不是3来交换索引i)，这是一种更R的方法。我们使用lapply，[，最后使用来自data.table package的非常快的data.table package(我把它放在那里只是为了突出显示它来自这个包)

这给了你：

   value1 value2 value3
1:  phone   mail   zoom
2:     11     13      8
3:  78.57  92.86  57.14

正如您在本文中看到的那样，这种rbindlist方法也具有很强的可伸缩性：

How to rbind many (+1000) *.rds files fast

因为它可以比追加或重新绑定更快地绑定许多文件/列表。