我有一个嵌套的数据列表，长度为132，每个项目都是一个长度为20的列表。有没有一种快速的方法将这个结构转换成一个数据框，该数据框有132行和20列数据？
以下是一些示例数据可供使用：
l <- replicate(
132,
as.list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
将列表转换为数据框
641
- Btibert3
6
2所以你想要将每个列表元素作为数据框中的一行数据？ - Joshua Ulrich
2@RichieCotton 这个例子不正确。原文中说“每个项目都是长度为20的列表”，但你把每个项目都变成了一个元素为长度为20的向量的列表。 - Marek
1虽然有点晚了，但我没有看到任何人提到这个链接，我认为它非常方便（适用于我想要做的事情）。 - mflo-ByeSE
1参见最高效的列表转数据框方法？ - Henrik
1请转到以下链接查看有关将列表转换为数据框的内容：https://www.r-bloggers.com/converting-a-list-to-a-data-frame/ - 千木郷
bind_rows(l)是“do.call(rbind, dfs)常见模式的高效实现”（最简单的答案，包装了Marek的答案） - Arthur Yip
26个回答
612
使用rbind
do.call(rbind.data.frame, your_list)
编辑：先前版本返回list的data.frame而不是向量（正如@IanSudbery在评论中指出的）。
- Marek
12
7为什么这个代码能够运行，但是
rbind(your_list) 却返回一个 1x32 的列表矩阵？ - eykanal35
do.call 将 your_list 中的元素作为参数传递给 rbind 函数。相当于执行 rbind(your_list[[1]], your_list[[2]], your_list[[3]], ....., your_list[[your_list长度]])。 - Marek2该方法存在空值情况。 - Frank Wang
4但这种方法并不适用于空情况。它要求
your_list包含相同大小的向量。NULL长度为0，因此应该会失败。 - Marek16这种方法似乎会返回正确的对象，但是在检查该对象时，你会发现列是列表而不是向量，如果你没有预料到这一点，那么这可能会导致问题。 - Ian Sudbery
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479
2020年7月更新:
stringsAsFactors参数的默认值现在为default.stringsAsFactors()，它的默认值是FALSE。
假设您的列表名为 l:
df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=length(l), byrow=TRUE))
上述代码将所有字符列转换为因子，为了避免这种情况，你可以在data.frame()调用中添加一个参数：
df <- data.frame(matrix(unlist(l), nrow=132, byrow=TRUE),stringsAsFactors=FALSE)
- nico
14
131如果您的数据类型不完全相同，请注意这一点。通过矩阵时，所有数据将被强制转换为共同的类型。例如，如果您有一个包含字符数据和数字数据的列，则矩阵（）将把数字数据强制转换为字符串，然后由data.frame()将两者都转换为因子。 - Ian Sudbery
4如果您使用字符数据类型，请注意，data.frame会将其转换为因子。 - Alex Brown
4有没有办法在数据框中将列表元素的名称保留为列名或行名？ - N.Varela
4如果你想保留列表元素的名称，可以在使用上述命令后尝试
names(df) <- names(unlist(l[1]))。 - Chules显示剩余9条评论
162
你可以使用
plyr 包。例如，一个形式为嵌套列表的数据：l <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
, c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
)
现在l中每个列表都包含长度为3的另一个列表，因此l现在的长度为4。
现在你可以运行。
library (plyr)
df <- ldply (l, data.frame)
并且应该获得与@Marek和@nico答案中相同的结果。
- mropa
6
8好的回答。您可以稍微解释一下它是如何工作的吗？它只是为每个列表条目返回一个数据框架吗？ - Michael Barton
13我认为这是最佳答案。它返回一个诚实的数据框。所有数据类型（字符、数字等）都被正确转换了。如果列表包含不同的数据类型，它们将会采用“矩阵”方法全部转换为字符。 - Roah
1以下是有关编程的内容翻译，仅返回翻译后的文本：这里提供的示例不是问题提供的示例。在原始数据集上执行此答案的结果是不正确的。 - MySchizoBuddy
对我来说非常有效！而且生成的数据框中的列名已经设置好了！Tx - bAN
plyr是多核的吗？还是有一个可与mclapply一起使用的lapply版本？ - Garglesoap
4为了支持dplyr，plyr已被弃用。 - csgillespie
135
修复示例数据，使其与原始描述“每个项目都是长度为20的列表”相匹配。
mylistlist <- replicate(
132,
as.list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
我们可以像这样将它转换为数据框：
data.frame(t(sapply(mylistlist,c)))
sapply将其转换为矩阵。
data.frame将矩阵转换为数据框。
结果如下：
- Alex Brown
9
22到目前为止，这是最好的答案！其他解决方案均未正确列出类型/列名称。谢谢！ - d_a_c321
2你打算让
c 在这里扮演什么角色，是列表数据的一个实例吗？哦，等等，你是指连接函数中的 c 对吧？我对 @mnel 使用 c 的方式感到有些困惑。我也同意 @dchandler 的观点，在我的用例中，正确获取列名是非常重要的需求。这是一个绝妙的解决方案。 - jxramos1无法使用问题中提供的示例数据运行。 - MySchizoBuddy
有人（不是原作者）更改了问题。应该改回来。 - Alex Brown
4这不会生成一个列表的数据框吗？ - Carl
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89
假设您的列表名称为
L，data.frame(Reduce(rbind, L))
- jdeng
4
2不错！与@Alex Brown的解决方案相比，您的方法有一个区别，按照您的方式会出现以下警告消息：`Warning message:
In data.row.names(row.names, rowsi, i) :
some row.names duplicated: 3,4 --> row.names NOT used' - jxramos
非常好！！在这里对我有用：http://stackoverflow.com/questions/32996321/rearranging-list-into-data-frame?noredirect=1#comment53817556_32996321 - Anastasia Pupynina
3除非列表中只有一个元素，否则运行良好：
data.frame(Reduce(rbind, list(c('col1','col2')))) 会产生一个2行1列的数据框（我预期是1行2列）。 - Nate Anderson1不必使用基本函数“Reduce”，您可以使用purr函数“reduce”，例如：
reduce(L, rbind)。这将输出一个单独的数据框，并假定列表中的每个数据框（L）都以相同的方式组织（即按相同顺序包含相同数量的列）。 - ESELIA70
包data.table中有函数rbindlist，它是do.call(rbind, list(...))的超快实现。
它可以将lists、data.frames或data.tables的列表作为输入。
library(data.table)
ll <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
, c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
)
DT <- rbindlist(ll)
这返回一个 data.table 继承自 data.frame。
如果你真的想转换回 data.frame，使用as.data.frame(DT)。
- mnel
4
1关于最后一行，
setDF现在允许通过引用返回到data.frame。 - Frank1对于我的包含30k个项目的列表，rbindlist比ldply快得多。 - tallharish
这确实是超级快的！ - kf007
这正是我需要的 - 感谢你让我注意到它！ - C. Murtaugh
55
tibble包有一个enframe()函数，它通过将嵌套的list对象强制转换为嵌套的tibble（“整洁”的数据框）对象来解决此问题。以下是来自R for Data Science的简要示例：
x <- list(
a = 1:5,
b = 3:4,
c = 5:6
)
df <- enframe(x)
df
#> # A tibble: 3 × 2
#> name value
#> <chr> <list>
#> 1 a <int [5]>
#> 2 b <int [2]>
#> 3 c <int [2]>
由于您的列表中有几个嵌套，
l，因此您可以使用unlist(recursive = FALSE)来删除不必要的嵌套，以获得单个分层列表，然后传递给enframe()。我使用tidyr::unnest()将输出展开为单级“整洁”数据框，其中包含您的两列（一列用于组name，另一列用于带有组value的观察值）。如果您想要宽列，可以使用add_column()添加一列，只需重复132次的值的顺序即可。然后只需使用spread()展开这些值。library(tidyverse)
l <- replicate(
132,
list(sample(letters, 20)),
simplify = FALSE
)
l_tib <- l %>%
unlist(recursive = FALSE) %>%
enframe() %>%
unnest()
l_tib
#> # A tibble: 2,640 x 2
#> name value
#> <int> <chr>
#> 1 1 d
#> 2 1 z
#> 3 1 l
#> 4 1 b
#> 5 1 i
#> 6 1 j
#> 7 1 g
#> 8 1 w
#> 9 1 r
#> 10 1 p
#> # ... with 2,630 more rows
l_tib_spread <- l_tib %>%
add_column(index = rep(1:20, 132)) %>%
spread(key = index, value = value)
l_tib_spread
#> # A tibble: 132 x 21
#> name `1` `2` `3` `4` `5` `6` `7` `8` `9` `10` `11`
#> * <int> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr> <chr>
#> 1 1 d z l b i j g w r p y
#> 2 2 w s h r i k d u a f j
#> 3 3 r v q s m u j p f a i
#> 4 4 o y x n p i f m h l t
#> 5 5 p w v d k a l r j q n
#> 6 6 i k w o c n m b v e q
#> 7 7 c d m i u o e z v g p
#> 8 8 f s e o p n k x c z h
#> 9 9 d g o h x i c y t f j
#> 10 10 y r f k d o b u i x s
#> # ... with 122 more rows, and 9 more variables: `12` <chr>, `13` <chr>,
#> # `14` <chr>, `15` <chr>, `16` <chr>, `17` <chr>, `18` <chr>,
#> # `19` <chr>, `20` <chr>
- Matt Dancho
2
引用原帖：“有没有快速的方法将此结构转换为具有132行和20列数据的数据框？”因此，您可能需要进行扩展步骤或其他操作。 - Frank
1啊，是的，只需要一个可以展开的索引列。我会很快更新。 - Matt Dancho
36
根据您的列表结构，有一些tidyverse选项可以很好地处理长度不相等的列表：
l <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5)
, c = list(var.1 = 7, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = NA))
df <- dplyr::bind_rows(l)
df <- purrr::map_df(l, dplyr::bind_rows)
df <- purrr::map_df(l, ~.x)
# all create the same data frame:
# A tibble: 4 x 3
var.1 var.2 var.3
<dbl> <dbl> <dbl>
1 1 2 3
2 4 5 NA
3 7 NA 9
4 10 11 NA
您还可以混合使用向量和数据框：
library(dplyr)
bind_rows(
list(a = 1, b = 2),
data_frame(a = 3:4, b = 5:6),
c(a = 7)
)
# A tibble: 4 x 2
a b
<dbl> <dbl>
1 1 2
2 3 5
3 4 6
4 7 NA
- sbha
2
这个dplyr :: bind_rows函数非常好用，即使是来自JSON的难以处理的列表也能很好地工作。从JSON到一个令人惊讶的干净数据框。不错。 - GGAnderson
@sbha 我尝试使用 df <- purrr::map_df(l, ~.x)，但似乎它不起作用，我收到的错误信息是“错误：无法将列
X2从整数转换为字符”。 - Jolin30
这种方法使用tidyverse包(purrr)。
列表：
x <- as.list(mtcars)
将其转换为数据框（更具体地说，是 tibble）：
library(purrr)
map_df(x, ~.x)
编辑：2021年5月30日
可以使用dplyr中的bind_rows()函数实现此目标。
x <- as.list(mtcars)
dplyr::bind_rows(x)
A tibble: 32 x 11
mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 21 6 160 110 3.9 2.62 16.5 0 1 4 4
2 21 6 160 110 3.9 2.88 17.0 0 1 4 4
3 22.8 4 108 93 3.85 2.32 18.6 1 1 4 1
4 21.4 6 258 110 3.08 3.22 19.4 1 0 3 1
5 18.7 8 360 175 3.15 3.44 17.0 0 0 3 2
6 18.1 6 225 105 2.76 3.46 20.2 1 0 3 1
7 14.3 8 360 245 3.21 3.57 15.8 0 0 3 4
8 24.4 4 147. 62 3.69 3.19 20 1 0 4 2
9 22.8 4 141. 95 3.92 3.15 22.9 1 0 4 2
10 19.2 6 168. 123 3.92 3.44 18.3 1 0 4 4
# ... with 22 more rows
- SavedByJESUS
17
Reshape2的输出与上面的plyr示例相同：
library(reshape2)
l <- list(a = list(var.1 = 1, var.2 = 2, var.3 = 3)
, b = list(var.1 = 4, var.2 = 5, var.3 = 6)
, c = list(var.1 = 7, var.2 = 8, var.3 = 9)
, d = list(var.1 = 10, var.2 = 11, var.3 = 12)
)
l <- melt(l)
dcast(l, L1 ~ L2)
L1 var.1 var.2 var.3
1 a 1 2 3
2 b 4 5 6
3 c 7 8 9
4 d 10 11 12
如果你的像素快用完了，你可以使用recast()将所有内容都放在一行中。
- Jack Ryan
1
我认为reshape2正在被dplyr、tidyr等替代。 - csgillespie
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