R - 有效地将列表列表的所有元素保存为 data.frame

Question

我有以下列表，当数组的数值> 0 时，我想创建一个包含所有可能“路径”的 data.frame。

这是列表:

> ABBCCD2
$A1
$A1$B1
      D1    D2
C1 0.233 0.078
C2 0.039 0.039

$A1$B2
      D1    D2
C1 0.083 0.028
C2 0.056 0.056

$A1$B3
      D1    D2
C1 0.083 0.028
C2 0.056 0.056


$A2
$A2$B1
      D1    D2
C1 0.100 0.033
C2 0.017 0.017

$A2$B2
   D1 D2
C1  0  0
C2  0  0

$A2$B3
   D1 D2
C1  0  0
C2  0  0

这就是我想要的结果:

> res
   FUN INTC INTB INME  prob
1   A1   B1   C1   D1 0.233
2   A1   B1   C1   D2 0.078
3   A1   B1   C2   D1 0.039
4   A1   B1   C2   D2 0.039
5   A1   B2   C1   D1 0.083
6   A1   B2   C1   D2 0.028
7   A1   B2   C2   D1 0.056
8   A1   B2   C2   D2 0.056
9   A1   B3   C1   D1 0.083
10  A1   B3   C1   D2 0.028
11  A1   B3   C2   D1 0.056
12  A1   B3   C2   D2 0.056
13  A2   B1   C1   D1 0.100
14  A2   B1   C1   D2 0.033
15  A2   B1   C2   D1 0.017
16  A2   B1   C2   D2 0.017

我已经用 for 循环解决了这个问题，但效率不高，因为我遇到的真正问题有 1500 万条可能的路径，并且可能需要几天时间才能解决。这是我制作的代码:

m <- 0

# creamos dataframe vacio
res <- data.frame(FUN=character(),INTC=character(),INTB=character(),INME=character(),prob=numeric())


for(i in 1:length(ABBCCD2)) { # A
  
 
  for (j in 1:length(ABBCCD2[[1]])) {  # B
    
    
    for(k in 1:nrow(ABBCCD2[[1]][[1]])) {  # C
      
      
      for(f in 1:ncol(ABBCCD2[[1]][[1]])) {  # D
       
        
        # solo guardamos las prob > 0
        if(ABBCCD2[[i]][[j]][k,f] > 0) {
        
        
            # contador de caminos con probabilidad no-cero
            m <- m + 1
            
            
            # creamos la fila del data frame correspondiente y vamos rellenando
            res[m,] <- data.frame(FUN=names(ABBCCD2[i]), INTC=names(ABBCCD2[[i]][j]), INTB=rownames(ABBCCD2[[i]][[j]])[k], 
                                 
                                 INME = colnames(ABBCCD2[[i]][[j]])[f] , prob = ABBCCD2[[i]][[j]][k,f] )
        }else{
          
        }

      }
    }
  }
}

有什么想法可以更有效地解决它吗？

谢谢大家

Answer 1

这是一个选项

library(rrapply)
library(purrr)
library(dplyr)
library(tidyr)
map_depth(ABBCCD2, 2, ~ as.data.frame.table(.x)) %>% 
  map_dfr(~ bind_rows(.x, .id = 'INTC'), .id = 'FUN') %>% 
  rename_at(3:5, ~c("INTB", "INME", "prob"))  %>% 
  filter(prob != 0) 

-输出

#    FUN INTC INTB INME       prob
#1   A1   B1   C1   D1 -1.0978872
#2   A1   B1   C2   D1 -0.8782714
#3   A1   B1   C1   D2  0.1646925
#4   A1   B1   C2   D2  1.2239280
#5   A1   B2   C1   D1  0.2088934
#6   A1   B2   C2   D1  0.2191693
#7   A1   B2   C1   D2 -1.6247005
#8   A1   B2   C2   D2 -0.4496129
#9   A2   B1   C1   D1  0.3426282
#10  A2   B1   C2   D1 -1.0963979
#11  A2   B1   C1   D2  1.8424623
#12  A2   B1   C2   D2 -0.2248845
#13  A2   B2   C1   D1 -0.9655256
#14  A2   B2   C2   D1  0.6998366
#15  A2   B2   C1   D2 -1.2647063
#16  A2   B2   C2   D2  0.4514344

数据

ABBCCD2 <- list(A1 = list(B1 = structure(c(-1.0978871935389, -0.878271447742256, 
0.164692499183084, 1.22392804082201), .Dim = c(2L, 2L), .Dimnames = list(
    c("C1", "C2"), c("D1", "D2"))), B2 = structure(c(0.208893448902667, 
0.21916929248291, -1.62470051990683, -0.449612869059051), .Dim = c(2L, 
2L), .Dimnames = list(c("C1", "C2"), c("D1", "D2")))), A2 = list(
    B1 = structure(c(0.34262819072166, -1.09639792471103, 1.8424623311698, 
    -0.224884516346163), .Dim = c(2L, 2L), .Dimnames = list(c("C1", 
    "C2"), c("D1", "D2"))), B2 = structure(c(-0.965525564286861, 
    0.699836580462635, -1.26470634026811, 0.451434438203962), .Dim = c(2L, 
    2L), .Dimnames = list(c("C1", "C2"), c("D1", "D2"))), B3 = structure(c(0, 
    0, 0, 0), .Dim = c(2L, 2L), .Dimnames = list(c("C1", "C2"
    ), c("D1", "D2")))))