将“转换为”；由「；对象到R中的数据帧

我使用R中的“by”函数分割数据帧，并将函数应用于不同的部分，如下所示：

pairwise.compare <- function(x) {
Nright <- ...
Nwrong <- ...
Ntied <- ...
return(c(Nright=Nright, Nwrong=Nwrong, Ntied=Ntied))
}
Z.by <- by(rankings, INDICES=list(rankings$Rater, rankings$Class), FUN=pairwise.compare)

: 4 
: 357 
Nright Nwrong Ntied
     3      0     0
------------------------------------------------------------
: 8 
: 357 
NULL
------------------------------------------------------------
: 10 
: 470 
Nright Nwrong Ntied
     3      4     1 
------------------------------------------------------------ 
: 11 
: 470 
Nright Nwrong Ntied
    12      4     1

  Rater Class Nright Nwrong Ntied
1     4   357      3      0     0
2    10   470      3      4     1
3    11   470     12      4     1

data.frame(do.call("rbind", by(x, column, mean)))

我希望将此结果转换为数据帧（不存在空条目），因此它看起来如下所示：

pairwise.compare <- function(x) {
Nright <- ...
Nwrong <- ...
Ntied <- ...
return(c(Nright=Nright, Nwrong=Nwrong, Ntied=Ntied))
}
Z.by <- by(rankings, INDICES=list(rankings$Rater, rankings$Class), FUN=pairwise.compare)

: 4 
: 357 
Nright Nwrong Ntied
     3      0     0
------------------------------------------------------------
: 8 
: 357 
NULL
------------------------------------------------------------
: 10 
: 470 
Nright Nwrong Ntied
     3      4     1 
------------------------------------------------------------ 
: 11 
: 470 
Nright Nwrong Ntied
    12      4     1

  Rater Class Nright Nwrong Ntied
1     4   357      3      0     0
2    10   470      3      4     1
3    11   470     12      4     1

data.frame(do.call("rbind", by(x, column, mean)))

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我该怎么做

函数的

by

返回一个列表，因此您可以执行如下操作：

pairwise.compare <- function(x) {
Nright <- ...
Nwrong <- ...
Ntied <- ...
return(c(Nright=Nright, Nwrong=Nwrong, Ntied=Ntied))
}
Z.by <- by(rankings, INDICES=list(rankings$Rater, rankings$Class), FUN=pairwise.compare)

: 4 
: 357 
Nright Nwrong Ntied
     3      0     0
------------------------------------------------------------
: 8 
: 357 
NULL
------------------------------------------------------------
: 10 
: 470 
Nright Nwrong Ntied
     3      4     1 
------------------------------------------------------------ 
: 11 
: 470 
Nright Nwrong Ntied
    12      4     1

  Rater Class Nright Nwrong Ntied
1     4   357      3      0     0
2    10   470      3      4     1
3    11   470     12      4     1

data.frame(do.call("rbind", by(x, column, mean)))

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考虑在plyr包中使用ddply，而不是通过。它处理将列添加到数据框的工作。

旧线程，但对于搜索此主题的任何人：

analysis = by(...)
data.frame(t(vapply(analysis,unlist,unlist(analysis[[1]]))))

unlist（）

将获取

by（）

输出的元素（在本例中为

analysis

），并将其表示为命名向量。

vapply（）

取消列出分析的所有元素，并输出结果。它需要一个伪参数来知道输出类型，这就是

analysis[[1]]

的用途。如果可能的话，您可能需要添加一个检查，以确保分析不是空的。

---

每个输出都将是一列，因此

t（）

将其转换到所需的方向，其中每个分析条目成为一行。

这扩展了Shane使用rbind（）的解决方案，但也添加了识别组的列并删除空组，这是问题中要求的两个功能。通过使用基本包函数，不需要其他依赖项，例如plyr

simplify_by_output = function(by_output) {
    null_ind = unlist(lapply(by_output, is.null))  # by() returns NULL for combinations of grouping variables for which there are no data. rbind() ignores those, so you have to keep track of them.
    by_df = do.call(rbind, by_output)  # Combine the results into a data frame.
    return(cbind(expand.grid(dimnames(by_output))[!null_ind, ], by_df))  # Add columns identifying groups, discarding names of groups for which no data exist.
}

我愿意

x = by(data, list(data$x, data$y), function(d) whatever(d))
array(x, dim(x), dimnames(x))

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这几乎就是我想要的，我得到了一个包含Nright、Nwrong和Ntied列的数据帧，但它不会生成Rater和Class列。我建议将

成对更改。比较
函数以返回这两个字段。否则，您将不得不使用
lappy
例程（或
plyr
）来获取列表名称和值（这是一个额外的步骤）。看起来plyr实际上比by更简单。在本例中，我只是以前不知道该包。如果data.frame中碰巧有混合类型，则此解决方案不起作用（类似于一列中的字符和另一列中的数字），因为它依赖于
vapply
。在这种特定的情况下，Shane的上述解决方案工作得非常好。令人惊讶的是，这是一个公认的、最高评级的答案，没有任何代码显示如何使用ddply函数进行解算。我认为这应该是一个注释。然后你就有了一个
矩阵
/
数组
>，但不是一个
data.frame
。