R 用复杂的嵌套结构展平列表

我有一个具有以下示例结构的列表：

> dput(test)
structure(list(id = 1, var1 = 2, var3 = 4, section1 = structure(list(
    var1 = 1, var2 = 2, var3 = 3), .Names = c("var1", "var2", 
"var3")), section2 = structure(list(row = structure(list(var1 = 1, 
    var2 = 2, var3 = 3), .Names = c("var1", "var2", "var3")), 
    row = structure(list(var1 = 4, var2 = 5, var3 = 6), .Names = c("var1", 
    "var2", "var3")), row = structure(list(var1 = 7, var2 = 8, 
        var3 = 9), .Names = c("var1", "var2", "var3"))), .Names = c("row", 
"row", "row"))), .Names = c("id", "var1", "var3", "section1", 
"section2"))


> str(test)
List of 5
 $ id      : num 1
 $ var1    : num 2
 $ var3    : num 4
 $ section1:List of 3
  ..$ var1: num 1
  ..$ var2: num 2
  ..$ var3: num 3
 $ section2:List of 3
  ..$ row:List of 3
  .. ..$ var1: num 1
  .. ..$ var2: num 2
  .. ..$ var3: num 3
  ..$ row:List of 3
  .. ..$ var1: num 4
  .. ..$ var2: num 5
  .. ..$ var3: num 6
  ..$ row:List of 3
  .. ..$ var1: num 7
  .. ..$ var2: num 8
  .. ..$ var3: num 9

请注意，

部分2

列表包含名为

行的元素。这些表示多个记录。我所拥有的是一个嵌套列表，其中一些元素位于根级别，其他元素是同一观察的多个嵌套记录。我希望以下输出为
data.frame
格式：

> desired
  id var1 var3 section1.var1 section1.var2 section1.var3 section2.var1 section2.var2 section2.var3
1  1    2    4             1             2               3             1             4             7
2 NA   NA   NA            NA            NA              NA             2             5             8
3 NA   NA   NA            NA            NA              NA             3             6             9

根级元素应该填充第一行，而
行
元素应该有自己的行。作为一个额外的复杂因素，
行
条目中的变量数量可能会有所不同。
此解决方案的核心思想是展平除名为“row”的子列表之外的所有子列表。这可以通过为每个列表元素（存储在
z
中）创建一个唯一的ID来实现，然后请求单个“行”中的所有元素都应该具有相同的ID（存储在
z2
中；必须编写递归函数来遍历嵌套列表）。然后，
z2
可用于对属于同一行的元素进行分组。可以使用
stringi
包中的
stri_list2matrix
将结果列表转换为矩阵形式，然后转换为数据帧

utest <- unlist(test)
z <- relist(seq_along(utest),test)

recurse <- function(L) {
    if (class(L)!='list') return(L)
    b <- names(L)=='row'
    L.b <- lapply(L[b],function(k) relist(rep(k[[1]],length(k)),k))
    L.nb <- lapply(L[!b],recurse)
    c(L.b,L.nb)
}

z2 <- unlist(recurse(z))

library(stringi)
desired <- as.data.frame(stri_list2matrix(split(utest,z2)))
names(desired) <- names(z2)[unique(z2)]

desired
#     id var1 var3 section1.var1 section1.var2 section1.var3 section2.row.var1
# 1    1    2    4             1             2             3                 1
# 2 <NA> <NA> <NA>          <NA>          <NA>          <NA>                 2
# 3 <NA> <NA> <NA>          <NA>          <NA>          <NA>                 3
#   section2.row.var1 section2.row.var1
# 1                 4                 7
# 2                 5                 8
# 3                 6                 9

utest因为当行具有复杂的
结构（即，如果
test
中的每一行都包含列表test`，那么应该如何将行绑定在一起。如果同一个表中的行具有不同的结构呢？），下面的解决方案取决于行是值列表

也就是说，我猜在一般情况下，您的列表
test
将
包含值、值列表或行列表（其中行为
值列表）。此外，如果行不总是称为“行”，则此解决方案仍然有效

temp <- lapply(test,
                function(x){
                    if(!is.list(x))
                        # x is a value
                        return(x)
                    # x is a lis of rows or values
                    out <- do.call(cbind,x)
                    if(nrow(out)>1){
                        # x is a list of rows 
                        colnames(out)<-paste0(colnames(out),'.',rownames(out))
                        rownames(out)<-rep_len(NA,nrow(out))
                    }
                    return(out)
                })

# a function that extends a matrix to a fixt number of rows (n)
# by appending rows of NA's 
rowExtend  <-  function(x,N){
                 if((!is.matrix(x)) ){
                     out<-do.call(rbind,c(list(x),as.list(rep_len(NA,N - 1))))
                     colnames(out) <- ""
                     out
                 }else if(nrow(x) < N)
                     do.call(rbind,c(list(x),as.list(rep_len(NA,N - nrow(x)))))
                 else
                     x
             }

# calculate the maximum number of rows
.nrows <- sapply(temp,nrow)
.nrows <- max(unlist(.nrows[!sapply(.nrows,is.null)]))

# extend the shorter rows
(temp2<-lapply(temp, rowExtend,.nrows))

# calculate new column namames
newColNames <- mapply(function(x,y) {
                       if(nzchar(y)[1L])
                           paste0(x,'.',y)
                       else x
                        },
                       names(temp2),
                       lapply(temp2,colnames))


do.call(cbind,mapply(`colnames<-`,temp2,newColNames))

#> id var1 var3 section1.var1 section1.var2 section1.var3 section2.row.var1 section2.row.var2 section2.row.var3
#> 1  2    4    1             2             3             1                 4                 7                
#> NA NA   NA   NA            NA            NA            2                 5                 8                
#> NA NA   NA   NA            NA            NA            3                 6                 9                

temp这里有一个通用方法。它并没有假定您只有三行；无论您有多少行，它都可以使用。如果嵌套结构中缺少值（例如，第2节中的某些子列表不存在var1），则代码会正确返回该单元格的NA

例如，如果我们使用以下数据：

test <- structure(list(id = 1, var1 = 2, var3 = 4, section1 = structure(list(var1 = 1, var2 = 2, var3 = 3), .Names = c("var1", "var2", "var3")), section2 = structure(list(row = structure(list(var1 = 1, var2 = 2), .Names = c("var1", "var2")), row = structure(list(var1 = 4, var2 = 5), .Names = c("var1", "var2")), row = structure(list( var2 = 8, var3 = 9), .Names = c("var2", "var3"))), .Names = c("row", "row", "row"))), .Names = c("id", "var1", "var3", "section1", "section2"))

test开始时与tiffany的答案类似，但随后会出现一些分歧

library(data.table)

# flatten the first level
flat = unlist(test, recursive = FALSE)

# compute max length
N = max(sapply(flat, length))

# pad NA's and convert to data.table (at this point it will *look* like the right answer)
dt = as.data.table(lapply(flat, function(l) c(l, rep(NA, N - length(l)))))

# but in reality some of the columns are lists - check by running sapply(dt, class)
# so unlist them
dt = dt[, lapply(.SD, unlist)]
#   id var1 var3 section1.var1 section1.var2 section1.var3 section2.row section2.row section2.row
#1:  1    2    4             1             2             3            1            4            7
#2: NA   NA   NA            NA            NA            NA            2            5            8
#3: NA   NA   NA            NA            NA            NA            3            6            9

为什么您想要这个期望的输出？这似乎是一种不方便使用的数据格式。我正在执行一个soap请求，该请求返回一个嵌套列表中具有非常嵌套结构的html表。我不知道你为什么认为期望的输出不方便。它以data.frame格式重新创建html表，并在条目跨越多行的情况下填充NA值。您是否可以提供一个或两个以上的测试用例，因为您已经为此添加了赏金。您提到您正在寻找一个“通用”解决方案，因此最好了解应该考虑哪些其他场景。
library(data.table)

# flatten the first level
flat = unlist(test, recursive = FALSE)

# compute max length
N = max(sapply(flat, length))

# pad NA's and convert to data.table (at this point it will *look* like the right answer)
dt = as.data.table(lapply(flat, function(l) c(l, rep(NA, N - length(l)))))

# but in reality some of the columns are lists - check by running sapply(dt, class)
# so unlist them
dt = dt[, lapply(.SD, unlist)]
#   id var1 var3 section1.var1 section1.var2 section1.var3 section2.row section2.row section2.row
#1:  1    2    4             1             2             3            1            4            7
#2: NA   NA   NA            NA            NA            NA            2            5            8
#3: NA   NA   NA            NA            NA            NA            3            6            9