R 将参差不齐的数据帧收集到键值列中

我最近发现了如何使用I函数进行创建，但是很难将它们与tidyr、ggplot2和Hadleyverse的其余部分集成在一起。更具体地说，如何将包含命名向量的列收集到键值列中

假设我创建这样一个数据帧

make.vector <- function(length.out){
    x <- sample(9, length.out)
    names(x) <- switch(length.out,
        "Alice",
        c("Bob", "Charlie"),
        c("Dave", "Erin", "Frank"),
        c("Gwen", "Harold", "Inez", "James"))
    x
}
mydf <- data.frame(Game = gl(3, 3, labels=LETTERS[1:3]),
                   Set = rep(1:3, 3),
                   Score = I(lapply(rep(2:4, each=3), make.vector)))

只要结果达到预期长度，就可以直接使用dplyr和tidyr操纵数据帧

mydf %>%
    mutate(nPlayers = sapply(Score, length))
mydf %>% 
    group_by(Game) %>%
    summarize(TotalScore = list(Reduce("+", Score)))

但是，我不知道如何为每个原始行创建多行结果。假设我想通过操纵mydf创建以下数据帧：

我所知道的唯一工具是tidyr包的gather函数，但它似乎不能很好地处理非原子数据

mydf %>%
    mutate(Player = lapply(Score, names)) %>%
    gather(P = Player, S = Score)

我想我可以像前面类似的问题一样，拼凑出一个解决方案

但我有一种感觉，如果下周回顾一下代码，我将很难消化它。有没有一个官方的或者至少是更聪明的方法来做到这一点？否则，我将为它创建一个通用函数，并将其添加到我的个人库中

使现代化 根据下面的说明，我发现dplyr也可以达到同样的效果

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我会尝试使用data.table按组取消列表。每个组只能运行一次，同时使用花括号将其存储在临时变量中，就像在jth表达式的函数中一样

library(data.table) 
setDT(mydf)[, {
               temp <- unlist(Score) 
               .(Player = names(temp), Score = temp)
              }, by = .(Game, Set)]

#     Game Set  Player Score
#  1:    A   1     Bob     2
#  2:    A   1 Charlie     9
#  3:    A   2     Bob     6
#  4:    A   2 Charlie     3
#  5:    A   3     Bob     2
#  6:    A   3 Charlie     8
#  7:    B   1    Dave     1
#  8:    B   1    Erin     6
#  9:    B   1   Frank     5
# 10:    B   2    Dave     3
#...

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我会尝试使用data.table按组取消列表。每个组只能运行一次，同时使用花括号将其存储在临时变量中，就像在jth表达式的函数中一样

library(data.table) 
setDT(mydf)[, {
               temp <- unlist(Score) 
               .(Player = names(temp), Score = temp)
              }, by = .(Game, Set)]

#     Game Set  Player Score
#  1:    A   1     Bob     2
#  2:    A   1 Charlie     9
#  3:    A   2     Bob     6
#  4:    A   2 Charlie     3
#  5:    A   3     Bob     2
#  6:    A   3 Charlie     8
#  7:    B   1    Dave     1
#  8:    B   1    Erin     6
#  9:    B   1   Frank     5
# 10:    B   2    Dave     3
#...

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我会选择librarydata.table；setDTmydf[，{temp我认为这肯定是一个改进，但只是在`[.data.table`setDTmydf，{：找不到函数。当我尝试它时。也得到了最新版本的data.table.hmm..v1.9.4。根据文档。尝试将.to列表转换为setDTmydf[,，{temp谢谢，这对我很有用！这可能不是一个超级漂亮的解决方案，但它确实正确地处理了分组，并消除了cbind。我也不认为它有那么难看：我会使用librarydata.table；setDTmydf[，{temp我认为这肯定是一个改进，但只会在`[.data.table`setDTmydf中出错，{：找不到函数。当我尝试它时。也得到了data.table的最新版本。嗯..v1.9.4应该有。根据文档。尝试将.to列表转换为setDTmydf[,，{temp谢谢，这对我来说很有用！这可能不是一个超级漂亮的解决方案，但它确实正确地处理了分组并消除了cbind。尽管如此，我并不认为它有那么难看：

cbind(
    mydf[rep(1:nrow(mydf), sapply(mydf$Score, length)),
         c("Game", "Set")],
    data.frame(
        Player = unlist(lapply(mydf$Score, names)),
        Score = unlist(mydf$Score)
    )
)

mydf %>%
    group_by(Game, Set) %>%
    do(with(., data.frame(Player = names(unlist(Score)), 
                          Score = unlist(Score))))

#    Game Set  Player Score
# 1     A   1     Bob     8
# 2     A   1 Charlie     6
# 3     A   2     Bob     7
# 4     A   2 Charlie     6
# 5     A   3     Bob     5
# 6     A   3 Charlie     8
# 7     B   1    Dave     1
# 8     B   1    Erin     9
# 9     B   1   Frank     3
# 10    B   2    Dave     8
# ..  ... ...     ...   ...
# Warning message:
# In rbind_all(out[[1]]) : Unequal factor levels: coercing to character

library(data.table) 
setDT(mydf)[, {
               temp <- unlist(Score) 
               .(Player = names(temp), Score = temp)
              }, by = .(Game, Set)]

#     Game Set  Player Score
#  1:    A   1     Bob     2
#  2:    A   1 Charlie     9
#  3:    A   2     Bob     6
#  4:    A   2 Charlie     3
#  5:    A   3     Bob     2
#  6:    A   3 Charlie     8
#  7:    B   1    Dave     1
#  8:    B   1    Erin     6
#  9:    B   1   Frank     5
# 10:    B   2    Dave     3
#...