एक स्तंभ बनाएँ जहाँ एक सूची है

Question

मुझे पता है कि सूची स्तंभ कैसे जोड़ा जाता है:

> df <- data.frame(a=1:3)
> df$b <- list(1:1, 1:2, 1:3)
> df
  a       b
1 1       1
2 2    1, 2
3 3 1, 2, 3

यह काम करता है, लेकिन नहीं:

> df <- data.frame(a=1:3, b=list(1:1, 1:2, 1:3))
Error in data.frame(1L, 1:2, 1:3, check.names = FALSE, stringsAsFactors = TRUE) : 
  arguments imply differing number of rows: 1, 2, 3

क्यों?

इसके अलावा, वहाँ एक dfकॉल करने के लिए (ऊपर) बनाने के लिए एक रास्ता है data.frame?

Answer 1

थोड़ा अस्पष्ट, से ?data.frame:

यदि किसी सूची या डेटा फ़्रेम या मैट्रिक्स को 'data.frame' में पास किया जाता है, तो ऐसा होता है जैसे कि प्रत्येक घटक या स्तंभ को एक अलग तर्क के रूप में पारित किया गया था (वर्ग के मॉडल "मैट्रिम्स" को छोड़कर) और जिन्हें 'I' द्वारा संरक्षित किया गया है। ' ) का है।

(महत्व दिया)।

इसलिए

data.frame(a=1:3,b=I(list(1,1:2,1:3)))

काम करने लगता है।

Comments

रुचि रखने वालों के लिए, "I" का अर्थ है "वस्तुओं के अवरोधन / रूपांतरण को रोकना"। यह एक समान वस्तु बनाता है लेकिन कक्षाओं के सेट में "एएसआई" के साथ जोड़ा जाता है। "AsIs" वर्ग वास्तव में सिर्फ डेटा.फ्रेम () और सूत्र () फ़ंक्शन द्वारा पढ़ा जाना है। यहाँ और जानें ।

— pwilcox

अद्भुत, समाधान के लिए धन्यवाद। हालाँकि बस I

— इनहिबिट इंटरप्रिटेशन

@pwilcox बहुत दिलचस्प है। क्या किसी वस्तु को कॉल करने की विधि है यह समझने के लिए कि क्या यह मेरे द्वारा संरक्षित है? मुझे लगता है कि यह है class()? जैसे I(iris) -> i; i %>% class() 3 [1] "AsIs" "data.frame"(रिटर्न असीस वर्ग)

— stevec

Answer 2

यदि आप साथ काम कर रहे हैं data.tables, तो आप कॉल से बच सकते हैंI()

library(data.table)
# the following works as intended
data.table(a=1:3,b=list(1,1:2,1:3))

   a     b
1: 1     1
2: 2   1,2
3: 3 1,2,3

Comments

यह data.tableएक व्यापक अंतर से एक अविकसित विशेषता है

— डेटा राजकुमारी

Answer 3

data_frameरों (विभिन्न कहा जाता है tibbles, tbl_df, tbl) मूल रूप से का उपयोग कर सूची स्तंभों के निर्माण का समर्थन data_frameनिर्माता। उनका उपयोग करने के लिए, उनके साथ कई पुस्तकालयों में से एक को लोड करें, जैसे कि tibble, dplyrया tidyverse।

> data_frame(abc = letters[1:3], lst = list(1:3, 1:3, 1:3))
# A tibble: 3 × 2
    abc       lst
  <chr>    <list>
1     a <int [3]>
2     b <int [3]>
3     c <int [3]>

वे वास्तव data.framesमें हुड के नीचे हैं, लेकिन कुछ हद तक संशोधित। वे लगभग हमेशा सामान्य के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है data.frames। एकमात्र अपवाद मैंने पाया है कि जब लोग अनुचित श्रेणी की जांच करते हैं, तो वे समस्याएं पैदा करते हैं:

> #no problem
> data.frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class
[1] "data.frame"
> data.frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame"
[1] TRUE
> #uh oh
> data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class
[1] "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"
> data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame"
[1] FALSE FALSE  TRUE
> #dont use if with improper testing!
> if(data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame") "something"
Warning message:
In if (data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% class == "data.frame") "something" :
  the condition has length > 1 and only the first element will be used
> #proper
> data_frame(x = 1:3, y = 1:3) %>% inherits("data.frame")
[1] TRUE

मैं आर 4 डेटा साइंस (फ्री) में उनके बारे में पढ़ने की सिफारिश कर रहा हूं ।

Comments

आर बढ़ रहा है और बढ़ रहा है और मुझे लगता है कि यह प्रश्न का 2018 का उत्तर है और किसी भी तरह इसे चिह्नित किया जाना चाहिए।

— फिट्जराय होग्सफ्लेश

यदि यह पर्याप्त लोकप्रिय है तो यह शीर्ष पर पहुंच जाएगा। हम में से बहुत से अभी भी बेस आर का उपयोग करते हैं ...

— बेन बोल्कर