基于R中的数据帧创建列表_R_List

基于R中的数据帧创建列表

r list

基于R中的数据帧创建列表,r,list,R,List,我有以下格式的数据帧a user item 10000000 1 # each user is a 8 digits integer, item is up to 5 digits integer 10000000 2 10000000 3 10000001 1 10000001 4 .............. 我想要的是一个列表B，用户的名字作为列表元素的名字，列表元素是对应于这个用户的项目的向量 e、 g 我还需要将名称粘

我有以下格式的数据帧a

user         item
10000000     1      # each user is a 8 digits integer, item is up to 5 digits integer
10000000     2
10000000     3
10000001     1
10000001     4
..............

我想要的是一个列表B，用户的名字作为列表元素的名字，列表元素是对应于这个用户的项目的向量

e、 g

我还需要将名称粘贴到B。要应用关联规则学习，需要将项目转换为字符

最初我使用了

tapply（一个$user，一个$item，c）

，这使得它与关联规则包不兼容。见我的帖子：

但是@sgibb的解决方案似乎也生成了一个数组，而不是一个列表

library("arules")
temp <- as(C, "transactions")    # C is output using @sgibb's solution

throws error: Error in as(C, "transactions") : 
no method or default for coercing “array” to “transactions”

library（“arules”）
温度查看一下tapply
：
df <- read.table(textConnection("
user         item
10000000     1
10000000     2
10000000     3
10000001     1
10000001     4"), header=TRUE)

B <- tapply(df$item, df$user, FUN=as.character)
B
# $`10000000`
# [1] "1" "2" "3"
#
# $`10000001`
# [1] "1" "4"

请看一下tapply
：
df <- read.table(textConnection("
user         item
10000000     1
10000000     2
10000000     3
10000001     1
10000001     4"), header=TRUE)

B <- tapply(df$item, df$user, FUN=as.character)
B
# $`10000000`
# [1] "1" "2" "3"
#
# $`10000001`
# [1] "1" "4"

请看一下tapply
：
df <- read.table(textConnection("
user         item
10000000     1
10000000     2
10000000     3
10000001     1
10000001     4"), header=TRUE)

B <- tapply(df$item, df$user, FUN=as.character)
B
# $`10000000`
# [1] "1" "2" "3"
#
# $`10000001`
# [1] "1" "4"

请看一下tapply
：
df <- read.table(textConnection("
user         item
10000000     1
10000000     2
10000000     3
10000001     1
10000001     4"), header=TRUE)

B <- tapply(df$item, df$user, FUN=as.character)
B
# $`10000000`
# [1] "1" "2" "3"
#
# $`10000001`
# [1] "1" "4"

请使用dput
共享您的数据，它使帮助变得更容易。？dlply
或？tapply
另外，在您前面的问题中，您提到了拆分
。参见split（一个$item，一个$user）
@Jintapply
和split
的输出是相同的。唯一的区别是class（tapply（…）=“array”
和class（split（…）=“list”）
。也许可以尝试类似lappy（split（一个$item，一个$user），unique）的方法。但是，是否应该有重复的项目？如果没有，也许你在构建a
时在某个地方计算错误了？我之所以这样说，是因为split
和tapply
都与可能的值复制无关。请使用dput
共享您的数据，它使帮助变得更容易。？dlply
或？tapply
另外，在您前面的问题中，您提到了拆分
。参见split（一个$item，一个$user）
@Jintapply
和split
的输出是相同的。唯一的区别是class（tapply（…）=“array”
和class（split（…）=“list”）
。也许可以尝试类似lappy（split（一个$item，一个$user），unique）的方法。但是，是否应该有重复的项目？如果没有，也许你在构建a
时在某个地方计算错误了？我之所以这样说，是因为split
和tapply
都与可能的值复制无关。请使用dput
共享您的数据，它使帮助变得更容易。？dlply
或？tapply
另外，在您前面的问题中，您提到了拆分
。参见split（一个$item，一个$user）
@Jintapply
和split
的输出是相同的。唯一的区别是class（tapply（…）=“array”
和class（split（…）=“list”）
。也许可以尝试类似lappy（split（一个$item，一个$user），unique）的方法。但是，是否应该有重复的项目？如果没有，也许你在构建a
时在某个地方计算错误了？我之所以这样说，是因为split
和tapply
都与可能的值复制无关。请使用dput
共享您的数据，它使帮助变得更容易。？dlply
或？tapply
另外，在您前面的问题中，您提到了拆分
。参见split（一个$item，一个$user）
@Jintapply
和split
的输出是相同的。唯一的区别是class（tapply（…）=“array”
和class（split（…）=“list”）
。也许可以尝试类似lappy（split（一个$item，一个$user），unique）的方法。但是，是否应该有重复的项目？如果没有，也许你在构建a
时在某个地方计算错误了？我之所以这样说，是因为split
和tapply
都与可能的值复制无关。您的解决方案提供的是数组，而不是列表。假设您的输出为B，brand_table@Jin：您应该从一开始就提到arules软件包、您的目标以及与上一个问题的链接。请参阅我的编辑。是否在as命令中未使用B？为什么在这里使用拆分（df$item，df$user）？@Jin因为这是一个简短的示例。你可以用B我明白你的意思。但如果我们首先尝试收集属于同一用户的所有项目，您是否正确使用了关联规则？我们可以直接拆分？您的解决方案提供的是数组，而不是列表。假设您的输出为B，brand_table@Jin：您应该从一开始就提到arules软件包、您的目标以及与上一个问题的链接。请参阅我的编辑。是否在as命令中未使用B？为什么在这里使用拆分（df$item，df$user）？@Jin因为这是一个简短的示例。你可以用B我明白你的意思。但如果我们首先尝试收集属于同一用户的所有项目，您是否正确使用了关联规则？我们可以直接拆分？您的解决方案提供的是数组，而不是列表。假设您的输出为B，brand_table@Jin：您应该从一开始就提到arules软件包、您的目标以及与上一个问题的链接。请参阅我的编辑。是否在as命令中未使用B？为什么在这里使用拆分（df$item，df$user）？@Jin因为这是一个简短的示例。你可以用B我明白你的意思。但如果我们首先尝试收集属于同一用户的所有项目，您是否正确使用了关联规则？我们可以直接拆分？您的解决方案提供的是数组，而不是列表。假设您的输出为B，brand_table@Jin：您应该从一开始就提到arules软件包、您的目标以及与上一个问题的链接。请参阅我的编辑。是否在as命令中未使用B？为什么在这里使用拆分（df$item，df$user）？@Jin因为这是一个简短的示例。你可以用B我明白你的意思。但如果我们首先尝试收集属于同一用户的所有项目，您是否正确使用了关联规则？我们可以直接分开吗？