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我正在尝试将我的数据框列表拆分为某种子组,例如嵌套列表或多个列表。拆分应该基于每个数据帧的行数,因此具有相同行数的数据帧应该在同一个列表中结束。
full_list <- list(
df1 = replicate(10, sample(0:1, 10, replace = TRUE)),
df2 = replicate(10, sample(0:1, 15, replace = TRUE)),
df3 = replicate(10, sample(0:1, 20, replace = TRUE)),
df4 = replicate(10, sample(0:1, 10, replace = TRUE))
)
现在有两个 nrow() == 10
的数据框,所以它们应该在自己的列表或子列表中结束
我试过类似的方法,但我认为 split
不适用于列表:
sublist <- lapply(full_list, function(x) split(full_list, f = nrow(x)))
顺便说一句:更大的目标是将所有数据帧拆分为机器学习的训练和测试数据集,具有以下功能。 sample
将用于创建子集,但我想要相同长度的数据帧使用相同的 sample_vector
。因此,我想事先将完整列表拆分为子列表。之后,我将再次将所有数据帧放在一起进行进一步处理(一种拆分 - 应用 - 组合)。只是提一下我在这里是否可能使事情过于复杂。
# function to split data frames in each sub list into train and test data frames
counter <- 0
train_test_list <- list()
for (x_table in sublist) {
counter <- counter + 1
current_name <- paste(names(sublist)[counter], sep = "_")
sample_vector <- sample.int(n = nrow(x_table),
size = floor(0.8 * nrow(x_table)), replace = FALSE)
train_set <- x_table[sample_vector, ]
test_set <- x_table[-sample_vector, ]
train_test_list[[current_name]] <- list(
train_set = train_set, test_set = test_set,
table_name = names(sublist)[counter]
)
}
# combine all lists with test and train pairs back into one list
full_train_test_list <- c(train_test_list1, train_test_list2, train_test_list3, ...)
最佳答案
我们可以根据该信息使用sapply
和split
获取行数
new_list <- split(full_list, sapply(full_list, nrow))
str(new_list)
#List of 3
# $ 10:List of 2
# ..$ df1: int [1:10, 1:10] 1 0 0 1 1 0 1 0 0 1 ...
# ..$ df4: int [1:10, 1:10] 1 0 1 1 1 0 0 0 1 1 ...
# $ 15:List of 1
# ..$ df2: int [1:15, 1:10] 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 ...
# $ 20:List of 1
# ..$ df3: int [1:20, 1:10] 1 1 0 1 0 1 1 1 0 1 ...
因为它是一个嵌套的list
,我们可以在第一个lapply中调用
lapply
在内部list
中进行处理
traintestlst <- lapply(new_list, function(sublst) lapply(sublst, function(x_table) {
sample_vector <- sample.int(n = nrow(x_table),
size = floor(0.8 * nrow(x_table)), replace = FALSE)
train_set <- x_table[sample_vector, ]
test_set <- x_table[-sample_vector, ]
list(train_set = train_set, test_set = test_set)
})
)
-检查输出
traintestlst[[1]]$df1
#$train_set
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#[1,] 1 1 0 1 0 0 1 1 1 0
#[2,] 1 0 1 1 1 0 0 0 1 0
#[3,] 0 1 0 0 1 1 0 1 1 0
#[4,] 1 1 0 1 0 0 1 0 0 1
#[5,] 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0
#[6,] 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0
#[7,] 1 0 1 1 0 0 0 0 0 1
#[8,] 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0
#$test_set
# [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
#[1,] 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1
#[2,] 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0
关于r - 根据列表项的行拆分列表,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59583018/
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