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R 透视包含列表的数据帧

R 透视包含列表的数据帧,r,R,这是我试图改变的数据框架，或者更确切地说，重塑： Value Word list 1 c("cat", "dog") 1 c("apple", "banana") 2 c("cat", "dog") 2 c("peach", "orange") 3 c("cat", "dog") 3 c("berries", "coconut") 下面是

这是我试图改变的数据框架，或者更确切地说，重塑：

  Value            Word list
    1        c("cat", "dog")
    1        c("apple", "banana")
    2        c("cat", "dog")
    2        c("peach", "orange")
    3        c("cat", "dog")
    3        c("berries", "coconut")

下面是期望的结果（基本上只是将具有相同

值的元素组合在一起，通过值
得到一个大的列表
）：
提前感谢所有能够提供帮助的人（也感谢所有已经为我评论/编辑了我可怜的帖子的人）
为了让你们知道为什么我在数据框中得到一个列表，我实际上在做词性标记。在使用str_split分解注释列之后，我在数据框中得到了一个列表，因为每个注释的长度都不同。每个评论都有一个分数，我需要根据分数创建一个单词包数据框
根据您的请求，>str（df1）：
和>dput（df1）：
这里我使用了数据。表：
library(data.table); setDT(df)

df[, .(word_list = list(unlist(Word.list))), by = Value]
#    Value               word_list
# 1:     1    cat,dog,apple,banana
# 2:     2    cat,dog,peach,orange
# 3:     3 cat,dog,berries,coconut

unlist
递归地将每个Value
中的Word.list
的所有元素拉入一个向量。然后我们将它们返回到列表
，最后将所有内容包装在命名的列表
中以创建列（命名的列表
被屏蔽，因为
与数据表
相同）。本可以使用list（word\u list=…）
但我认为单词列表已经足够关注一个答案了。
我们也可以使用dplyr/tidyr

library(dplyr)
library(tidyr)
unnest(df1, Wordlist) %>% 
            group_by(Value) %>% 
            nest(Wordlist)

数据
df1Base R解决方案，使用@akrun的数据设置：
aggregate(df1$Wordlist,list(df1$Value),unlist,simplify=FALSE)

如果这很重要，其他解决方案可能会更快。
@zx8754您好，因为拼写问题，4张反对票？我甚至不是以英语为母语的人。。。为什么这么严格？为什么我不能提前感谢别人呢？欢迎来到StackOverflow！请阅读相关信息以及如何给出建议。这将使其他人更容易帮助你。我怀疑落选是因为拼写错误。我试图使这篇文章更具可读性，简洁，没有杂乱（是的，这包括“谢谢”，请随意回复原文）。还是在我编辑之后，你的帖子并没有达到一篇好帖子的最低要求。阅读上面评论的帖子。是的，用最低要求更新你的帖子，你很可能会得到答案。在您的帖子更新之前，被否决的用户不能向上投票。如果您可以显示str（您的_数据）
或dput（您的_数据），这将非常有用；包含列表的数据帧在R中是不常见的，正确的答案实际上取决于数据的实际结构@罗尔试图猜测@michaelchirico，你是如何设置df的？
library(data.table); setDT(df)

df[, .(word_list = list(unlist(Word.list))), by = Value]
#    Value               word_list
# 1:     1    cat,dog,apple,banana
# 2:     2    cat,dog,peach,orange
# 3:     3 cat,dog,berries,coconut

library(dplyr)
library(tidyr)
unnest(df1, Wordlist) %>% 
            group_by(Value) %>% 
            nest(Wordlist)

df1 <- data.frame(Value = c(1, 1, 2, 2, 3, 3),
    Wordlist = I(list(c('cat', 'dog'), c("apple", "banana") , 
 c("cat", "dog") , c("peach", "orange") , c("cat", "dog") , 
 c("berries", "coconut"))))

aggregate(df1$Wordlist,list(df1$Value),unlist,simplify=FALSE)