在R中统一命名num的列表

我面临的问题是，经过一些计算后，我的结果格式混乱。我每季度计算两个不同的值，并将每个值存储在列表中，如以下输出所示：

$`2015`
   1        2        3        4 
158.4567 165.7833 153.1233 140.8067 

$`2016`
       1        2        3        4 
140.4833 149.9200 157.9233 161.2467

我以前的解决方案以类似appendvalue1、value2的形式结束，它为我提供了以下非必需的输出：

$`2015`
   1        2        3        4        1        2        3        4 
158.4567 165.7833 153.1233 140.8067 151.5633 155.2667 132.4667 128.4633 

$`2016`
       1        2        3        4        1        2        3        4 
140.4833 149.9200 157.9233 161.2467 127.8667 144.3600 150.8467 152.5333

我无法找到将这三个列表合并为一个列表或数据帧的方法，该列表或数据帧可能类似于：

date   value1     value2
2015.1 158.4567   151.5633
2015.2 165.7833   155.2667
2015.3 153.1233   132.4667
2015.4 140.8067   128.4633
2016.1 ...        ...
2016.2 ...        ...
2016.3 ...        ...
2016.4 ...        ...

编辑： 创建要在数据帧中合并的两个值的示例代码：

library(lubridate) # for date operations

# manual created dataframe
date <- sample(seq(as.Date('1999-01-01 00:00:00'), as.Date('2017-01-01 00:00:00'), by="day"), 500)
dataM = data.frame("first" = 1:500, "sec" = c(1:500), "date"=date)

dataM <- transform(dataM, date = ymd(dataM$date)) # date to lubridate date format

  splitByYear = split(dataM, year(dataM$date))
  splitByQuarter = sapply(splitByYear, function(y) split(y, quarter(y$date)))

  a = sapply(splitByQuarter, function(x) sapply(x, function(y) max(y$date, na.rm = TRUE)))
  b = sapply(splitByQuarter, function(x) sapply(x, function(y) min(y$sec, na.rm = TRUE)))


  res = mapply(quarterPP, a,b)
  res

  quarterPP <- function(a, b){
    value1 = a+b
    value2 = b+1900

    c(value1, value2) # this should be in a dataframe
}

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一种方法是使用矩阵并从dplyr绑定_行

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如果将所有列表合并为一个列表，则可以使用purrr:：map_df迭代并将结果强制为data.frame：

图书馆管理员 第47集 l1%并将两个元素强制为具有名称列的data.frame spreadvar、val最终将形状重塑为宽形状 >一个tibble:12×4 >年度季度l1 l2 > * > 1 2015 1 1.99469634 0.49382018 > 2 2015 2 0.71114251 -1.82822917 > 3 2015 3 0.18540528 0.09147291 > 4 2015 4 -0.28176501 0.67077922 > 5 2016 1 0.10877555 -0.08107805 > 6 2016 2 -1.08573747 1.26424109 > 7 2016 3 -0.98548216 -0.70338819 > 8 2016 4 0.01513086 -0.04057817 > 9 2017 1 -0.25204590 -1.56616208 > 10 2017 2 -1.46575030 0.24914817 > 11 2017 3 -0.92245624 -0.34041599 > 12 2017 4 0.03960243 0.41719084

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对于我的数据，我得到以下错误：变量的长度必须为1或1。问题变量：“四分之一”来自数据框，可能告诉您一些数据没有您的示例所示的名称，或者是空的。您可以使用quarter=seq_沿着.x重新计算quarter，但这是假设向量总是有序的，并且只包含四个值，这两个值都可能为false。要获得更好的答案，请使用调用dput的结果编辑您的问题。。。你的答案对我很有用。但我有一个问题，如果在开始时，例如第一个季度缺失，我有所有4个季度的NA值。你是什么意思？您能用提供的数据演示一个示例吗？我添加了一些示例代码。你的第二种可能性看起来也不错。它只适用于一个值，目前我正在尝试为两个或多个值实现此解决方案

#create dummy data
x <- setNames(rnorm(4), 1:4)
y <- setNames(rnorm(4), 1:4)
z <- setNames(rnorm(4), 1:4)
w <- setNames(rnorm(4), 1:4)
l1 <- list(`2015` = append(x, y), `2016` = append(z, w))

l1
#$`2015`
#         1          2          3          4          1          2          3           4 
#-0.0318981 -1.1241606 -0.1040653 -0.7819973 -0.8715601 -0.2287638 -0.9092943  -0.3757804 

#$`2016`
#         1          2          3          4          1          2          3           4 
#-0.6034540 -1.1469930  0.6085236  1.2565788 -0.1020582  0.1383716  1.1358109  -0.2635427 


l2 <- lapply(l1,function(i) { 
                  ind <- max(as.numeric(names(i))); 
                  data.frame(matrix(i, nrow = ind))
               })

final_df <- dplyr::bind_rows(l2, .id = 'Year')
final_df$Year <- make.unique(final_df$Year)

final_df
#    Year         V1         V2
#1   2015 -0.0318981 -0.8715601
#2 2015.1 -1.1241606 -0.2287638
#3 2015.2 -0.1040653 -0.9092943
#4 2015.3 -0.7819973 -0.3757804
#5   2016 -0.6034540 -0.1020582
#6 2016.1 -1.1469930  0.1383716
#7 2016.2  0.6085236  1.1358109
#8 2016.3  1.2565788 -0.2635427

l2 <- lapply(l1, function(i)setNames(tidyr::spread(transform(stack(i), grp=cumsum(ind == 1)), 
                          grp, values), c('ind', paste0('Value', 1:ceiling(length(i)/4)))))

bind_rows(l2, .id = 'Year')