在R中将非矩形数据导入为矩形

我需要加载社交网络数据，其中每个用户都有未知且可能大量的朋友，存储为以下格式的文本文件：

UserId: FriendId1, FriendId2, ...
1: 12, 33
2:
3: 4, 6, 10, 15, 16

进入两列data.frame：

  UserId FriendId
1      1       12
2      1       33
3      3        4
4      3        6
5      3       10
6      3       15
7      3       16

你在R怎么做

读取、填充然后重新整形效率很低，因为它需要在内存中保留许多列，其中包含

NA

---

相关问题，以及。

这将读取行，然后逐个将它们解析为两列矩阵。这确实会产生字符值（因为文本行只是字符），但强制为数字则很简单：

 do.call(rbind,  sapply(rLines, function(L) { n <- sub( ":.+", "", L);
         items <- scan(text=sub(".+:","",L), sep=",");
     matrix( c( rep(n, length(items)), items), ncol=2)}
                        )
           )
#---------
     [,1] [,2]
[1,] "1"  "12"
[2,] "1"  "33"
[3,] "3"  "4" 
[4,] "3"  "6" 
[5,] "3"  "10"
[6,] "3"  "15"
[7,] "3"  "16"

---

<代码> > do.调用（rBin，sPrand，函数（l）{n”，如果你真的有冒号作为定界符，那么只需使用<代码> Read .table >代码>使用<代码>标题> false <代码>将你的数据输入R，然后从我的“SPLITSTACKFILL”包中考虑使用<代码> CPLAX/CODE > .<

mydf
mydf <- read.table("test.txt", sep = ":", header = FALSE)
mydf
##   V1                V2
## 1  1            12, 33
## 2  2                  
## 3  3  4, 6, 10, 15, 16

library(splitstackshape)
cSplit(mydf, "V2", ",", "long")
##    V1 V2
## 1:  1 12
## 2:  1 33
## 3:  3  4
## 4:  3  6
## 5:  3 10
## 6:  3 15
## 7:  3 16