假设我有一个包含产品ID的列和一个包含其特征的数据框列表：
bundle
1 284993459
2 1048768805
3 511310430
4 1034630958
5 1235581326
[[1]]
id value
1 35 0.2
2 1462 0.2
3 1109 0.2
4 220 0.2
5 211 0.1
[[2]]
list()
[[3]]
id name value
1 394 0.5
2 1462 0.5
[[4]]
id name value
1 926 0.3
2 1462 0.3
3 381 0.3
4 930 0.2
[[5]]
id name value
1 926 0.5
2 1462 0.5
我需要为每个产品创建包含所有特征ID及其值的列。
bundle = data.frame(bundle = c(284993459,1048768805,511310430,1034630958,1235581326))
d2<- list(data.frame(id = c(35,1462,1109,220,211), value = c(0.2, 0.2, 0.2,0.2,0.1)),
data.frame(id = NULL, value = NULL),
data.frame(id = c(394,1462), value = c(0.5,0.5)),
data.frame(id = c(926,1462,381,930), value = c(0.3,0.3,0.3,0.2)),
data.frame(id = c(926,1462), value = c(0.5,0.5)))
bundle 35 1462 1109 220 211 394 1462
1 284993459 0.2 0.2 0.2 0.2 0.1 0 0
2 1048768805 0 0 0 0 0 0 0
3 511310430 0 0 0 0 0 0.5 0.5
无法弄清楚如何做到这一点。有想法取消列出这个数据框列表，但没有好处，因为有超过8000个prodict ID：
for (i in seq(d2))
assign(paste0("df", i), d2[[i]])
如果我们采用与我不同的方法来连接转置特征数据帧，那么这些值将逐行填充。
答案 0 :(得分：2)
这是一个tidyverse解决方案。首先，我们向所有data.frames添加一个捆绑列，然后使用purr::map2_dfr将它们拼接在一起，然后使用tidyr::spread格式化为宽。
library(tidyverse)
res <- map2_dfr(bundle$bundle,d2,~mutate(.y,bundle=.x)) %>%
spread(id,value,)
res[is.na(res)] <- 0
# bundle 35 211 220 381 394 926 930 1109 1462
# 1 284993459 0.2 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2
# 2 511310430 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.5
# 3 1034630958 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.3 0.2 0.0 0.3
# 4 1235581326 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5
答案 1 :(得分：0)
您可以先将捆绑包添加到列表中的每个data.frame，然后使用reshape2::dcast或data.table::dcast将其透视，然后再将NAs更新为0
ans <- data.table::dcast(
do.call(rbind, Map(function(nm, DF) within(DF, bundle <- nm), bundle$bundle, d2)),
bundle ~ id)
ans[is.na(ans)] <- 0
ans
# bundle 35 211 220 381 394 926 930 1109 1462
#1 284993459 0.2 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2
#2 511310430 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.5
#3 1034630958 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.3 0.2 0.0 0.3
#4 1235581326 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5
编辑：在OP的评论后添加更多解释
1）function(nm, DF) within(DF, bundle <- nm)获取输入data.frame DF并添加一个名为bundle的新列，其值等于nm。
2）Map将函数应用于给定向量的相应元素。 （请参阅?Map）这意味着Map使用每个bundle值应用上述函数，并将它们添加到d2
答案 2 :(得分：0)
另一种方法可能是
library(data.table)
library(tidyverse)
df <- rbindlist(
lapply(lapply(d2, function(x) if(nrow(x)==0) data.frame(id=NA, value=NA) else x), #in case there is no dataframe row in a list assign a blank dataframe
function(y) y %>% spread(id, value)), #convert all dataframes in wide format
fill = T) %>% #rbind all dataframe in a single dataframe
select(-`<NA>`) %>%
cbind.data.frame(bundle = bundle$bundle)
输出为：
35 211 220 1109 1462 394 381 926 930 bundle
1: 0.2 0.1 0.2 0.2 0.2 NA NA NA NA 284993459
2: NA NA NA NA NA NA NA NA NA 1048768805
3: NA NA NA NA 0.5 0.5 NA NA NA 511310430
4: NA NA NA NA 0.3 NA 0.3 0.3 0.2 1034630958
5: NA NA NA NA 0.5 NA NA 0.5 NA 1235581326
示例数据：
bundle <- data.frame(bundle = c(284993459,1048768805,511310430,1034630958,1235581326))
d2 <- list(data.frame(id = c(35,1462,1109,220,211), value = c(0.2, 0.2, 0.2,0.2,0.1)),
data.frame(id = NULL, value = NULL),
data.frame(id = c(394,1462), value = c(0.5,0.5)),
data.frame(id = c(926,1462,381,930), value = c(0.3,0.3,0.3,0.2)),
data.frame(id = c(926,1462), value = c(0.5,0.5)))
答案 3 :(得分：0)
有两种可能的方法仅在操作顺序上有所不同：
rbind()匹配列重新整形。rbind()以长格式显示所有数据框，然后重新整理为宽格式。这两种方法都需要以某种方式包含bundle。
为了完整起见，以下是使用data.table的第二种方法的不同实现。
library(data.table)
library(magrittr)
d2 %>%
# bind row-wise into large data.table, create id column
rbindlist(idcol = "bid") %>%
# right join to append bundle column
setDT(bundle)[, bid := .I][., on = "bid"] %>%
# reshape from long to wide format
dcast(., bundle ~ id, fill = 0)
bundle 35 211 220 381 394 926 930 1109 1462 1: 284993459 0.2 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2 2: 511310430 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.5 3: 1034630958 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.3 0.2 0.0 0.3 4: 1235581326 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5
这里，管道仅用于可视化函数调用的顺序。随着data.table链接，语句变得更加简洁：
library(data.table) # library(magrittr) not required
setDT(bundle)[, bid := .I][
rbindlist(d2, id = "bid"), on = "bid"][, dcast(.SD, bundle ~ id, fill = 0)]
或
library(data.table) # library(magrittr) not required
dcast(setDT(bundle)[, bid := .I][
rbindlist(d2, id = "bid"), on = "bid"], bundle ~ id, fill = 0)
另一个变体是在调用rbindlist()之前重命名列表元素，这将使用名称来创建idcol：
library(data.table)
library(magrittr)
d2 %>%
# rename list elements
setNames(bundle$bundle) %>%
# bind row-wise into large data.table, create id column from element names
rbindlist(idcol = "bundle") %>%
# convert bundle from character to factor to maintain original order
.[, bundle := forcats::fct_inorder(bundle)] %>%
# reshape from long to wide format
dcast(., bundle ~ id, fill = 0)
bundle 35 211 220 381 394 926 930 1109 1462 1: 284993459 0.2 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2 2: 511310430 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.5 3: 1034630958 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.3 0.2 0.0 0.3 4: 1235581326 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5
请注意，到目前为止提供的变体已跳过属于bundle 1048768805的空数据框（同样是Moody_Mudskipper和chinsoon12的答案）。
为了将空数据帧保留在最终结果中，必须更改连接的顺序，以便保留bundle的所有行：
library(data.table)
dcast(
rbindlist(d2, id = "bid")[setDT(bundle)[, bid := .I], on = "bid"],
bundle ~ id, fill = 0
)[, "NA" := NULL][]
bundle 35 211 220 381 394 926 930 1109 1462 1: 284993459 0.2 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2 2: 511310430 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.5 3: 1034630958 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.3 0.2 0.0 0.3 4: 1048768805 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 5: 1235581326 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5
或者，如果要保持bundle的确切顺序：
library(data.table)
dcast(
rbindlist(d2, id = "bid")[setDT(bundle)[, bid := .I], on = "bid"],
bid + bundle ~ id, fill = 0
)[, c("bid", "NA") := NULL][]
bundle 35 211 220 381 394 926 930 1109 1462 1: 284993459 0.2 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.2 2: 1048768805 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3: 511310430 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.5 4: 1034630958 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.3 0.2 0.0 0.3 5: 1235581326 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5