如何在列表上使用Reforme2:：melt时指定级别名称？ 问题:

我发现自己正在使用

reformae2:：melt

从

data.frame

对象的分层

列表中获取单个“长”的
data.frame
。但是，结果的列名具有标记为“L1”、“L2”等的列表层次结构级别。然而，由于这些级别具有意义，因此我希望为这些列指定有意义的名称。最好的方法是什么？可以使用对
melt
的单个调用来完成吗

我不喜欢
熔化
或
重塑2
，因此我愿意接受其他方法或方案

当前设置
假设我们有一个
data.frame
对象的分层列表，如下所示：

library(reshape2)
x <- structure(list(cyl_6 = structure(list(gear_3 = structure(list( mpg = 1:2, qsec = 3:4), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame"), gear_4 = structure(list(mpg = 5:6, qsec = 7:8), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")), .Names = c("gear_3", "gear_4")), cyl_8 = structure(list(gear_3 = structure(list(mpg = 9:10, qsec = 11:12), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame"), gear_4 = structure(list(mpg = 13:14, qsec = 15:16), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")), .Names = c("gear_3", "gear_4"    ))), .Names = c("cyl_6", "cyl_8"))

这是
头（mx）
的输出。我不想只说“L1”和“L2”：

因此，我求助于手动设置“L1”和“L2”：

names(mx)[3:4] <- c("gears", "cylinders")

你可以试试

library(tidyr)
res <- unnest(x, sex)
head(res)
#   sex  Hair   Eye value
#1 MALE Black Brown    32
#2 MALE Brown Brown    53
#3 MALE   Red Brown    10
#4 MALE Blond Brown     3
#5 MALE Black  Blue    11
#6 MALE Brown  Blue    50

这也适用于更多嵌套列表：

y <- list(x = x, y = x)
head(melt(y))
#   variable value     L3    L2 L1
# 1      mpg     1 gear_3 cyl_6  x
# 2      mpg     2 gear_3 cyl_6  x
# 3     qsec     3 gear_3 cyl_6  x
# 4     qsec     4 gear_3 cyl_6  x
# 5      mpg     5 gear_4 cyl_6  x
# 6      mpg     6 gear_4 cyl_6  x

那看起来会有用的。我在最初的问题中没有问过，但对于列表的层次结构来说，unnest会起作用吗？例如，
unnest（x、性别、地点、主题）
（假设列表结构是这样组织的）？我现在还不能测试它，因为我不能升级我的R以允许
tidyr
（我现在只能使用Ubuntu 14.04 LTS和R3.02）。@user29020我还没有这样测试过它。你能用类似的数据结构更新你的帖子吗。
1> head(mx)
   variable value  gears cylinders
1       mpg     1 gear_3     cyl_6
2       mpg     2 gear_3     cyl_6
3      qsec     3 gear_3     cyl_6
4      qsec     4 gear_3     cyl_6
5       mpg     5 gear_4     cyl_6
6       mpg     6 gear_4     cyl_6

library(tidyr)
res <- unnest(x, sex)
head(res)
#   sex  Hair   Eye value
#1 MALE Black Brown    32
#2 MALE Brown Brown    53
#3 MALE   Red Brown    10
#4 MALE Blond Brown     3
#5 MALE Black  Blue    11
#6 MALE Brown  Blue    50

library(dplyr)
dN <- unnest(lapply(x, unnest, gear), cylinders) %>%
                         gather(variable, value, mpg:qsec)
head(dN,3)
#  cylinders   gear variable value
#1     cyl_6 gear_3      mpg     1
#2     cyl_6 gear_3      mpg     2
#3     cyl_6 gear_4      mpg     5

library('reshape2')
x <- structure(list(cyl_6 = structure(list(gear_3 = structure(list( mpg = 1:2, qsec = 3:4), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame"), gear_4 = structure(list(mpg = 5:6, qsec = 7:8), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")), .Names = c("gear_3", "gear_4")), cyl_8 = structure(list(gear_3 = structure(list(mpg = 9:10, qsec = 11:12), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame"), gear_4 = structure(list(mpg = 13:14, qsec = 15:16), .Names = c("mpg", "qsec"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")), .Names = c("gear_3", "gear_4"    ))), .Names = c("cyl_6", "cyl_8"))

reshape2:::melt.list
# function (data, ..., level = 1) 
# {
#   parts <- lapply(data, melt, level = level + 1, ...)
#   result <- rbind.fill(parts)
#   names <- names(data) %||% seq_along(data)
#   lengths <- vapply(parts, nrow, integer(1))
#   labels <- rep(names, lengths)
#   label_var <- attr(data, "varname") %||% paste("L", level, sep = "")
#   result[[label_var]] <- labels
#   result
# }

meltList <- function (data, ..., level = 1, nn) {
  require('reshape2')
  '%||%' <- function (a, b) if (!is.null(a)) a else b
  parts <- lapply(data, melt, level = level + 1, ...)
  result <- plyr::rbind.fill(parts)
  names <- names(data) %||% seq_along(data)
  lengths <- vapply(parts, nrow, integer(1))
  labels <- rep(names, lengths)
  label_var <- attr(data, "varname") %||% paste("L", level, sep = "")
  result[[label_var]] <- labels
  if (!missing(nn))
    names(result)[grep('^L\\d+', names(result))] <- nn
  result
}

head(meltList(x, nn = c('gears','cylinders')))
#   variable value  gears cylinders
# 1      mpg     1 gear_3     cyl_6
# 2      mpg     2 gear_3     cyl_6
# 3     qsec     3 gear_3     cyl_6
# 4     qsec     4 gear_3     cyl_6
# 5      mpg     5 gear_4     cyl_6
# 6      mpg     6 gear_4     cyl_6

y <- list(x = x, y = x)
head(melt(y))
#   variable value     L3    L2 L1
# 1      mpg     1 gear_3 cyl_6  x
# 2      mpg     2 gear_3 cyl_6  x
# 3     qsec     3 gear_3 cyl_6  x
# 4     qsec     4 gear_3 cyl_6  x
# 5      mpg     5 gear_4 cyl_6  x
# 6      mpg     6 gear_4 cyl_6  x

head(meltList(y, nn = c('gears','cylinders','variable')))
#   variable value  gears cylinders variable
# 1      mpg     1 gear_3     cyl_6        x
# 2      mpg     2 gear_3     cyl_6        x
# 3     qsec     3 gear_3     cyl_6        x
# 4     qsec     4 gear_3     cyl_6        x
# 5      mpg     5 gear_4     cyl_6        x
# 6      mpg     6 gear_4     cyl_6        x