rbindfill类向量列表合并

我有一个命名向量的列表（参见下文和末尾的

dput

version），如果向量不包含名称（本例中为字符），我想将它们“合并”在一起，形成一个矩阵并填入零。这似乎并不难，但我还没有找到解决问题的工作基础解决方案。我曾考虑过使用match，但当我确信有一种奇特的方法可以同时使用

do.call

和

rbind

时，这似乎花费了很多时间

命名向量列表：

$greg

e i k l 
1 2 1 1 

$sam

! c e i t 
1 1 1 2 1 

$teacher

? c i k l 
1 1 1 1 1 

最终期望输出

           !  ?  c  e  i  k  l  t
greg       0  0  0  1  2  1  1  0 
sam        1  0  1  1  2  0  0  1 
teacher    0  1  1  0  1  1  1  0 

这很可能是人们会给出的输出，用0填充NAs很容易

           !  ?  c  e  i  k  l  t
greg      NA NA NA  1  2  1  1 NA 
sam        1 NA  1  1  2 NA NA  1 
teacher   NA  1  1 NA  1  1  1 NA 

样本数据

L2 <- structure(list(greg = structure(c(1L, 2L, 1L, 1L), .Dim = 4L, .Dimnames = structure(list(
        c("e", "i", "k", "l")), .Names = ""), class = "table"), sam = structure(c(1L, 
    1L, 1L, 2L, 1L), .Dim = 5L, .Dimnames = structure(list(c("!", 
    "c", "e", "i", "t")), .Names = ""), class = "table"), teacher = structure(c(1L, 
    1L, 1L, 1L, 1L), .Dim = 5L, .Dimnames = structure(list(c("?", 
    "c", "i", "k", "l")), .Names = ""), class = "table")), .Names = c("greg", 
    "sam", "teacher"))

---

L2在键入此内容时，我想到了此解决方案，但不知道是否有更有效的解决方案：

chars <- sort(unique(unlist(lapply(L2, names))))
L3 <- lapply(L2, function(x){
   nots <- chars[!chars %in% names(x)]
   new <- rev(c(x, rep(0, length(nots))))
   names(new)[1:length(nots)] <- nots
   new[order(names(new))]
})
do.call(rbind, L3)

重塑解决方案。通过将列表合并为长格式，然后使用
dcast
将其重新整形为宽格式，可以轻松地使用Reforme2包实现这一点：

> library(reshape2)
> m <- melt(L2)
> m$Var.1 <- factor(as.character(m$Var.1)) # optional - if columns should be sorted
> dcast(m, L1 ~ Var.1, fill = 0)
       L1 ! ? c e i k l t
1    greg 0 0 0 1 2 1 1 0
2     sam 1 0 1 1 2 0 0 1
3 teacher 0 1 1 0 1 1 1 0

>库（2）
>m$Var.1 dcast（m，L1~Var.1，填充=0）
L1？c e i k l t
1格雷格0 0 1 2 1 0
2 sam 1 0 1 1 2 0 0 1
3名教师011010

基本解决方案。这是一个相应的基本解决方案，其中前两行执行熔化，下一行确保列将被排序，最后一行从长到宽重塑形状：

> m <- do.call(rbind, lapply(L2, as.data.frame))
> m$row <- sub("[.].*", "", rownames(m))
> m$Var1 <- factor(as.character(m$Var1))
> xtabs(Freq ~ row + Var1, m)
         Var1
row       ! ? c e i k l t
  greg    0 0 0 1 2 1 1 0
  sam     1 0 1 1 2 0 0 1
  teacher 0 1 1 0 1 1 1 0

>m$row m$Var1 xtabs（频率~row+Var1，m）
Var1
一行c e i k l t
格雷格0 0 1 2 1 0
山姆1012101
教师011010

编辑：添加了基本解决方案并修改了排序行。
这里有一个非常简单的基本解决方案：

# first determine all possible column names
cols <- sort(unique(unlist(lapply(L2,names), use.names=FALSE)))
# initialize the output
out <- matrix(0, length(L2), length(cols), dimnames=list(names(L2),cols))
# loop over list and fill in the matrix
for(i in seq_along(L2)) {
  out[names(L2)[i], names(L2[[i]])] <- L2[[i]]
}

#首先确定所有可能的列名
cols我想是这样的：

names <- sort(unique(unlist(lapply(L2, names), use.names=FALSE)))
L3 <- t(vapply(L2, function(x) x[names], FUN.VALUE=numeric(length(names))))
colnames(L3) <- names
L3[is.na(L3)] <- 0

名称我曾想过熔化等等，但问题确实指定了一个基本的R解决方案……基本解决方案非常酷。我对R没什么问题，但我从来没有想过用你现有的方式使用这些函数。创意+1不错。这是我的选票。将Var1转换为
factor
是否有必要？不，没有必要将其转换回factor，事实上，我已经考虑了这两种方法，但我认为如果m在其他地方使用，不改变其类别就不那么令人惊讶了。我怀疑这一种可能在速度+1时表现得很好（将测试这些并稍后报告）@Tylerlinker:刚刚为所有基本解决方案（除了您的解决方案）添加了基准测试；-）怀疑得到证实。谢谢你花时间坐板凳。我在板凳上坐了下来。约书亚的绝妙方法比我所追求的更有效。再次感谢你。
f1 <- function(L2) {
  cols <- sort(unique(unlist(lapply(L2,names), use.names=FALSE)))
  out <- matrix(0, length(L2), length(cols), dimnames=list(names(L2),cols))
  for(i in seq_along(L2)) out[names(L2)[i], names(L2[[i]])] <- L2[[i]]
  out
}   
f2 <- function(L2) {
  L.names <- sort(unique(unlist(sapply(L2, names))))
  L3 <- t(sapply(L2, function(x) x[L.names]))
  colnames(L3) <- L.names
  L3[is.na(L3)] <- 0
  L3
}
f3 <- function(L2) {
  m <- do.call(rbind, lapply(L2, as.data.frame))
  m$row <- sub("[.].*", "", rownames(m))
  m$Var1 <- factor(as.character(m$Var1))
  xtabs(Freq ~ row + Var1, m)
}
library(rbenchmark)
benchmark(f1(L2), f2(L2), f3(L2), order="relative")[,1:5]
#     test replications elapsed relative user.self
# 1 f1(L2)          100   0.022    1.000     0.020
# 2 f2(L2)          100   0.051    2.318     0.052
# 3 f3(L2)          100   0.788   35.818     0.760
set.seed(21)
L <- replicate(676, {n=sample(10,1); l=sample(26,n);
  setNames(sample(6,n,TRUE), letters[l])}, simplify=FALSE)
names(L) <- levels(interaction(letters,LETTERS))
benchmark(f1(L), f2(L), order="relative")[,1:5]
#    test replications elapsed relative user.self
# 1 f1(L)          100    1.84    1.000     1.828
# 2 f2(L)          100    4.24    2.304     4.220

names <- sort(unique(unlist(lapply(L2, names), use.names=FALSE)))
L3 <- t(vapply(L2, function(x) x[names], FUN.VALUE=numeric(length(names))))
colnames(L3) <- names
L3[is.na(L3)] <- 0