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我有一个像这样的窄格式的 data.frame:
test_data<-data.frame(id=rep(1:200,50),
variable=sample(LETTERS,10000,T),
value=sample(letters,10000,T), stringsAsFactors = F)
我想获得一个列表,其中包含每个 id 的列表,每个变量作为内部向量(类似于简单的 JSON 格式):
list("1"=list(A=c("a","b"), B=character(), C="v" ...
我的代码:
return_data <-
sapply(unique(test_data$id), function (r)
sapply(LETTERS, function(q)
test_data[test_data$id == r & test_data$variable == q, "value"],
USE.NAMES = T,simplify = F),
USE.NAMES = T,simplify = F)
它可以工作,但是对于大样本来说太慢了。我用数据重写了它。表,但它仍然很慢。我对 parSapply 有了一些改进,但我相信应该有更有效的算法......
最佳答案
由于 drop = FALSE
行为(默认情况下启用,但此处显式传递给可读性)。使用 magrittr:
library(magrittr)
res = test_data %>%
transform(variable = factor(variable)) %>%
split(.["id"]) %>%
lapply(function(x) split(x$value, x["variable"], drop = FALSE))
all.equal(unname(res), return_data) # TRUE
没有magrittr也一样:
new_test_data = transform(test_data, variable = factor(variable))
sp_id = split(new_test_data , new_test_data["id"])
res2 = lapply(sp_id, function(x) split(x$value, x["variable"], drop = FALSE))
all.equal(unname(res2), return_data) # TRUE
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!