R 将列表列直接卸载到多个列中

我可以将列表列直接卸载到n列中吗

可以假定列表是规则的，所有元素长度相等

如果不是列表列而是字符向量，我可以

tidyr:：separate

。我可以

tidyr:：unnest

，但我们需要另一个助手变量才能

tidyr:：spread

。我是否错过了一个明显的方法

示例数据：

library(tibble)

df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

---

使用

data.table

非常简单：

library("data.table")
setDT(df1)
df1[, c("V1", "V2") := transpose(values)]
df1
#    gr values V1 V2
# 1:  a    1,2  1  2
# 2:  b    3,4  3  4
# 3:  c    5,6  5  6

也许是这样：

cbind(df1[, "gr"], do.call(rbind, df1$values))

库（TIBLE）
df1%
变异（r=map（值，~data.frame（t（）））%>%
unnest（r）%>%
选择（-value）
##tibble:3 x 3
#gr X1 X2
#     
#1A 12
#2 b 3 4
#3 c 5 6

另一个：

library(tibble)
library(dplyr)

df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

df %>% mutate(V1 = sapply(values, "[[", 1), V2 = sapply(values, "[[", 2))

# A tibble: 3 x 4
  gr    values       V1    V2
  <chr> <list>    <int> <int>
1 a     <int [2]>     1     2
2 b     <int [2]>     3     4
3 c     <int [2]>     5     6

---

我有过好几次类似的问题。与其他答案相比，我的解决方案无疑是笨拙的，但出于完整性考虑，报告它

library(tibble)
df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

matrix(unlist(df1[1])) -> grs
matrix(unlist(df1[2]), byrow=T, ncol=2) -> vals

使用tidyr 1.0.0，您只需要：

library（tidyr）
df1新名称：
#> * `` -> ...1
#> * `` -> ...2
#>新名称：
#> * `` -> ...1
#> * `` -> ...2
#>新名称：
#> * `` -> ...1
#> * `` -> ...2
#>#tibble:3 x 3
#>gr…1…2
#>     
#>1A 12
#>2 b 3 4
#>3 c 5 6

由（v0.3.0）于2019年9月14日创建

这里的输出是详细的，因为没有水平放置的元素（向量元素）没有命名，而且

unnest\u wider

不想静默猜测

为了避免这种情况，我们可以提前命名：

df1%>%
dplyr:：mutate（value=purrr:：map（value，setNames，c（“V1”，“V2”）））%%>%
unnest_加宽（值）
#>#tibble:3 x 3
#>gr V1 V2
#>     
#>1A 12
#>2 b 3 4
#>3 c 5 6

---

或者只使用

suppressMessages（）

或

purrr:：quietly（）

我不知道为什么，但这样行吗<代码>库（splitstackshape）；cSplit（df1，“values”，sep=“：”？@RonakShah我认为引擎盖下的splitstackshape做的就是Victorp的答案。当列表元素长度不相等时的替代方法：

df1[，rn:=.I][，transpose（values），by=（gr，rn）][

谢谢，但我们绝对不想转换成矩阵，把所有东西都强制转换成字符！在未来的版本中，如果我忘记编辑答案，请有人点击我这里！如果我有多个列要取消测试，该怎么办？

library("data.table")
setDT(df1)
df1[, c("V1", "V2") := transpose(values)]
df1
#    gr values V1 V2
# 1:  a    1,2  1  2
# 2:  b    3,4  3  4
# 3:  c    5,6  5  6

cbind(df1[, "gr"], do.call(rbind, df1$values))

library(tibble)

df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

library(tidyverse)

df1 %>%
  mutate(r = map(values, ~ data.frame(t(.)))) %>%
  unnest(r) %>%
  select(-values)

# # A tibble: 3 x 3
#   gr       X1    X2
#   <chr> <int> <int>
# 1 a         1     2
# 2 b         3     4
# 3 c         5     6

library(tibble)
library(dplyr)

df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

df %>% mutate(V1 = sapply(values, "[[", 1), V2 = sapply(values, "[[", 2))

# A tibble: 3 x 4
  gr    values       V1    V2
  <chr> <list>    <int> <int>
1 a     <int [2]>     1     2
2 b     <int [2]>     3     4
3 c     <int [2]>     5     6

library(tibble)
library(dplyr)
library(lazyeval)
df <- data_frame(gr = c('a', 'b', 'c'), values = list(1:11, 3:13, 5:15))
nums <- c(1:11)
ll <- lapply(nums, function(nr) f_interp(~sapply(values, "[[", uq(nr))))
mutate_(df, .dots=setNames(ll, paste("V", nums, sep="")))

# A tibble: 3 x 12
  gr    values        V1    V2    V3    V4    V5    V6    V7    V8    V9   V10
  <chr> <list>     <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 a     <int [11]>     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10
2 b     <int [11]>     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12
3 c     <int [11]>     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14

library(tibble)
df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

matrix(unlist(df1[1])) -> grs
matrix(unlist(df1[2]), byrow=T, ncol=2) -> vals

> data.frame(grs, vals)
  grs X1 X2
1   a  1  2
2   b  3  4
3   c  5  6