提问人：Robert Hadow 提问时间：11/6/2023 最后编辑：Robert Hadow 更新时间：11/6/2023 访问量：35
当我有不同长度的列表列表时，如何获得list_rbind（） names_to的好处？
How to get the benefit of list_rbind() names_to when I have have a list of lists of differing lengths?
问：
我从JSON下载中获得了两个大对象。在原始形式中，顺序很重要。 长度（物种）与长度（颜色）相同。我很乐意添加另一列或使用行名。从 list_rbind（） 来看，rows_to是完美的，但是......
- list_rbind（） 不起作用，因为 colors 不是 dfs 列表。
- as.data.frame（） 不起作用，因为颜色具有不同长度的列表
- unlist（） 丢失信息
species <- c("roses", "tulips", "lilies")
colors <- list(list("red"), list("white", "yellow"), list("pink", "white"))
期望的结果
species colors
1 roses red
2 tulips white
3 tulips yellow
4 lilies pink
5 lilies white
我可以使用 for 循环暴力破解所需的结果，但我有一百万种，每种物种至少有一种颜色，平均有八种颜色。因此，需要一种更智能、更快速的方法。不，真实世界的数据不是字符串。我需要一种更聪明的方法。
取消嵌套不同长度的 DataFrame 列表似乎并不能解决我的挑战。
真实世界
> str(pg, max.level = 2)
'data.frame': 1206169 obs. of 3 variables:
$ PG : int 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...
$ npi:List of 1206169
..$ : int 1376032029 1184159188 1629504501 1598703019 1487200408 1801443619
..$ : int 1588809248
..$ : int 1497791297
答：
3赞
r2evans
11/6/2023
#1
基础 R
data.frame(
species = rep(species, times = lengths(colors)),
colors = unlist(colors)
)
# species colors
# 1 roses red
# 2 tulips white
# 3 tulips yellow
# 4 lilies pink
# 5 lilies white
德普莱尔
library(dplyr)
tibble(species, colors) %>%
unnest(colors) %>%
mutate(colors = unlist(colors))
# # A tibble: 5 × 2
# species colors
# <chr> <chr>
# 1 roses red
# 2 tulips white
# 3 tulips yellow
# 4 lilies pink
# 5 lilies white
与真实数据相似：
dat <- data.frame(PG=1:3)
dat$npi <- list(c(1376032029L, 1184159188L, 1629504501L, 1598703019L, 1487200408L, 1801443619L), 1588809248L, 1497791297L)
str(dat)
# 'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
# $ PG : int 1 2 3
# $ npi:List of 3
# ..$ : int 1376032029 1184159188 1629504501 1598703019 1487200408 1801443619
# ..$ : int 1588809248
# ..$ : int 1497791297
# base R
dat[,-2,drop=FALSE][rep(1:nrow(dat), times = lengths(dat$npi)),,drop=FALSE] |>
cbind(npi=unlist(dat$npi))
# PG npi
# 1 1 1376032029
# 1.1 1 1184159188
# 1.2 1 1629504501
# 1.3 1 1598703019
# 1.4 1 1487200408
# 1.5 1 1801443619
# 2 2 1588809248
# 3 3 1497791297
# dplyr
unnest(dat, npi)
# # A tibble: 8 × 2
# PG npi
# <int> <int>
# 1 1 1376032029
# 2 1 1184159188
# 3 1 1629504501
# 4 1 1598703019
# 5 1 1487200408
# 6 1 1801443619
# 7 2 1588809248
# 8 3 1497791297
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Robert Hadow
11/6/2023
哇@r2evans！一分钟之内即可解决。它可以在几秒钟内完成 for 循环运行数小时的工作。关键是 lengths（）。如果 length（） 的手册页（R 文档）提供了 lengths（） 也可用的提示，那不是很好吗？
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r2evans
11/6/2023
愿望实现......阅读 ？length 并转到“另请参阅”部分，注意它包括“......用于获取列表中每个元素长度的长度。（我过去也曾希望过类似的事情，当这些愿望同样迅速地实现时，我会感到惊讶......显然，阅读“足够”的帮助文档对我来说是一项后天习得和磨练的技能：-）
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r2evans
11/6/2023
..在很长一段时间里，我会跑去得到同样的东西，尽管速度稍微慢一点sapply(somelist, length)
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