Question

我有一个数据框列表，str(datalist,max.level = 1)显示

List of 9
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   200 obs. of  21 variables:
 $ :'data.frame':   41 obs. of  21 variables:

现在，数据帧的21个变量中的一些变量又是数据帧。例如。第18个变量是一个名为topics的数据帧，后者又包含3个变量。如何获取每个topics数据框中的行数？

我尝试使用map()包中的purrr函数：x <- map(datalist, ~.x[["topics"]])以及之后sapply(x, NROW)，但这会给我原始数据帧的行数而不是{ {1}}数据框。任何帮助将不胜感激。

为您举例说明topics数据框的外观，topics

datalist[[1]]$topics[[1]]

Answer 1

您描述的解决方案对我有用：

制作一个可重现的例子：

datalist <- list(
  data.frame(V1 = 1:2, topics = I(list(mtcars, mtcars))),
  data.frame(V1 = 1:2, topics = I(list(mtcars, mtcars)))
)
str(datalist)
# List of 2
#  $ :'data.frame': 2 obs. of  2 variables:
# ..$ V1    : int [1:2] 1 2
# ..$ topics:List of 2
# .. ..$ :'data.frame': 32 obs. of  11 variables:
# .. .. ..$ mpg : num [1:32] 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# .. .. ..$ cyl : num [1:32] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# .. .. ..$ disp: num [1:32] 160 160 108 258 360 ...
# .. .. ..$ hp  : num [1:32] 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# .. .. ..$ drat: num [1:32] 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
# .. .. ..$ wt  : num [1:32] 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# .. .. ..$ qsec: num [1:32] 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
# .. .. ..$ vs  : num [1:32] 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# .. .. ..$ am  : num [1:32] 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# .. .. ..$ gear: num [1:32] 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
# .. .. ..$ carb: num [1:32] 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
# .. ..$ :'data.frame': 32 obs. of  11 variables:
# .. .. ..$ mpg : num [1:32] 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# .. .. ..$ cyl : num [1:32] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# .. .. ..$ disp: num [1:32] 160 160 108 258 360 ...
# .. .. ..$ hp  : num [1:32] 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# .. .. ..$ drat: num [1:32] 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
# .. .. ..$ wt  : num [1:32] 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# .. .. ..$ qsec: num [1:32] 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
# .. .. ..$ vs  : num [1:32] 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# .. .. ..$ am  : num [1:32] 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# .. .. ..$ gear: num [1:32] 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
# .. .. ..$ carb: num [1:32] 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
# .. ..- attr(*, "class")= chr "AsIs"
# $ :'data.frame':  2 obs. of  2 variables:
# ..$ V1    : int [1:2] 1 2
# ..$ topics:List of 2
# .. ..$ :'data.frame': 32 obs. of  11 variables:
# .. .. ..$ mpg : num [1:32] 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# .. .. ..$ cyl : num [1:32] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# .. .. ..$ disp: num [1:32] 160 160 108 258 360 ...
# .. .. ..$ hp  : num [1:32] 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# .. .. ..$ drat: num [1:32] 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
# .. .. ..$ wt  : num [1:32] 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# .. .. ..$ qsec: num [1:32] 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
# .. .. ..$ vs  : num [1:32] 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# .. .. ..$ am  : num [1:32] 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# .. .. ..$ gear: num [1:32] 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
# .. .. ..$ carb: num [1:32] 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
# .. ..$ :'data.frame': 32 obs. of  11 variables:
# .. .. ..$ mpg : num [1:32] 21 21 22.8 21.4 18.7 18.1 14.3 24.4 22.8 19.2 ...
# .. .. ..$ cyl : num [1:32] 6 6 4 6 8 6 8 4 4 6 ...
# .. .. ..$ disp: num [1:32] 160 160 108 258 360 ...
# .. .. ..$ hp  : num [1:32] 110 110 93 110 175 105 245 62 95 123 ...
# .. .. ..$ drat: num [1:32] 3.9 3.9 3.85 3.08 3.15 2.76 3.21 3.69 3.92 3.92 ...
# .. .. ..$ wt  : num [1:32] 2.62 2.88 2.32 3.21 3.44 ...
# .. .. ..$ qsec: num [1:32] 16.5 17 18.6 19.4 17 ...
# .. .. ..$ vs  : num [1:32] 0 0 1 1 0 1 0 1 1 1 ...
# .. .. ..$ am  : num [1:32] 1 1 1 0 0 0 0 0 0 0 ...
# .. .. ..$ gear: num [1:32] 4 4 4 3 3 3 3 4 4 4 ...
# .. .. ..$ carb: num [1:32] 4 4 1 1 2 1 4 2 2 4 ...
# .. ..- attr(*, "class")= chr "AsIs"

您的解决方案：

library(purrr)
map(datalist, ~ sapply(.x[["topics"]], NROW))
# [[1]]
# [1] 32 32
# 
# [[2]]
# [1] 32 32

Answer 2

count_rows <- function(dfs) {
nrow(dfs$topics)
}
count <- lapply(datalist, count_rows)

count_rows函数只是为列表中的每个数据框设置子集，然后将nrow应用于您的＆＃34;主题＆＃34;数据帧。

计算数据帧列表中的数据帧行

2 个答案: