이 목록이 있습니다
> head(train)
[[1]]
[[1]]$Physics
[1] 8
[[1]]$Chemistry
[1] 7
[[1]]$PhysicalEducation
[1] 3
[[1]]$English
[1] 4
[[1]]$Mathematics
[1] 6
[[1]]$serial
[1] 195490
.
.
[[6]]
[[6]]$Physics
[1] 2
[[6]]$Chemistry
[1] 1
[[6]]$Biology
[1] 2
[[6]]$English
[1] 4
[[6]]$Mathematics
[1] 8
[[6]]$serial
[1] 182318
각 하위 목록에는이 12 개 중 5 개 요소와 하나의 추가 이름이 있습니다. serial
columns <- c("Physics", "Chemistry", "PhysicalEducation", "English",
"Mathematics", "serial", "ComputerScience", "Hindi", "Biology",
"Economics", "Accountancy", "BusinessStudies")
이 목록을 데이터 프레임으로 변환하려고합니다.
현재는 한 번에 한 행씩 반복하여 for 루프를 사용하여이 작업을 수행하고 있습니다. 이것이 효과가 있지만 엄청난 시간이 걸립니다.
colclass <- rep("numeric",12)
comby <- read.table(text = '', colClasses = colclass, col.names = columns)
for(i in 1:length(train)){
comby[i,names(train[[i]])] <- train[[i]]
}
나는 사용해 do.call(rbind, train)보았지만 첫 번째 반복에서 이전 열에 새 데이터를 계속 추가하므로 작동하지 않습니다.
더 빠르고 더 나은 방법은 무엇입니까? 나는 약 150 만 개의 관찰을 가지고 있습니다.
원하는 o / p : 데이터 프레임에 모든 열이 있어야합니다. 나는 가치가없는 NA를 원한다. 또한 추가 패키지를 사용하지 않고 더 빨리 할 수 있는지 관심이 있습니다.
Physics Chemistry PhysicalEducation English Mathematics serial ComputerScience Hindi Biology Economics Accountancy
1 8 7 3 4 6 195490 NA NA NA NA NA
2 1 1 1 3 3 190869 NA NA NA NA NA
3 1 2 2 1 2 3111 NA NA NA NA NA
4 8 7 6 7 7 47738 NA NA NA NA NA
5 1 1 1 3 2 85520 NA NA NA NA NA
6 2 1 NA 4 8 182318 NA NA 2 NA NA
BusinessStudies
1 NA
2 NA
3 NA
4 NA
5 NA
6 NA
다음은 재현 가능한 코드입니다.
train <- [{\"Physics\":8,\"Chemistry\":7,\"PhysicalEducation\":3,\"English\":4,\"Mathematics\":6,\"serial\":195490},{\"Physics\":1,\"Chemistry\":1,\"PhysicalEducation\":1,\"English\":3,\"Mathematics\":3,\"serial\":190869},{\"Physics\":1,\"Chemistry\":2,\"PhysicalEducation\":2,\"English\":1,\"Mathematics\":2,\"serial\":3111},{\"Physics\":8,\"Chemistry\":7,\"PhysicalEducation\":6,\"English\":7,\"Mathematics\":7,\"serial\":47738},{\"Physics\":1,\"Chemistry\":1,\"PhysicalEducation\":1,\"English\":3,\"Mathematics\":2,\"serial\":85520},{\"Physics\":2,\"Chemistry\":1,\"Biology\":2,\"English\":4,\"Mathematics\":8,\"serial\":182318},{\"Physics\":3,\"Chemistry\":4,\"PhysicalEducation\":5,\"English\":5,\"Mathematics\":8,\"serial\":77482},{\"Accountancy\":2,\"BusinessStudies\":5,\"Economics\":3,\"English\":6,\"Mathematics\":7,\"serial\":152940},{\"Physics\":5,\"Chemistry\":6,\"Biology\":7,\"English\":3,\"Mathematics\":8,\"serial\":132620}]
train <- rjson::fromJSON(train)
시작점으로 다음과 같이 purrr :: map을 사용할 수 있습니다.
샘플 데이터 세트 :
x <- list(list(physics=8,
Chemistry=7,
PhysicalEducation=3,
English=4,
serial=195490),
list(physics=2,
Chemistry=1,
Biology=2,
English=4,
Mathematics=8,
serial=182318))
Sol.1 [루프를 피하기 위해 가장 짧음 ]
zzz <- sapply(columns, function(n) map_dbl(x,n,.null=NA) ) %>%
data.frame()
다음을 제공합니다.
> zzz
Physics Chemistry PhysicalEducation English Mathematics serial ComputerScience Hindi Biology Economics
1 NA 7 3 4 NA 195490 NA NA NA NA
2 NA 1 NA 4 8 182318 NA NA 2 NA
Accountancy BusinessStudies
1 NA NA
2 NA NA
이것이 어떻게 작동하는지 이해하고 싶다면 아래에서 더 긴 솔루션을 확인할 수 있습니다.
Sol.2 [수동 할당]
-각 열의 값을 선택합니다.
z <- data.frame(
serial = map_dbl(x,"serial",.null=NA),
Biology = map_dbl(x,"Biology",.null=NA),
Chemistry = map_dbl(x,"Chemistry",.null=NA)
)
다음을 제공합니다.
> z
serial Biology Chemistry
1 195490 NA 7
2 182318 2 1
>
Sol.3 [미리 정의 된 데이터 프레임 및 for 루프]
고정 된 크기로 데이터 프레임 생성
zz <- data.frame(matrix(NA, nrow = length(x), ncol = 12))
이름을 부여하다
names(zz) <- columns
목록에서 값 할당
for(i in 1:ncol(zz)){ zz[columns[i]] <- map_dbl(x,columns[i],.null=NA) }
다음을 제공합니다.
> zz
Physics Chemistry PhysicalEducation English Mathematics serial ComputerScience Hindi Biology Economics
1 NA 7 3 4 NA 195490 NA NA NA NA
2 NA 1 NA 4 8 182318 NA NA 2 NA
Accountancy BusinessStudies
1 NA NA
2 NA NA
이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.
침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제
몇 마디 만하겠습니다