R: Объединить список кадров данных в единый фрейм данных, добавить столбец со списком index

Question

Вопрос очень похож на this one. Он предназначен для объединения списка кадров данных в один более длинный фрейм данных. Тем не менее, я хочу сохранить информацию, из которой элемент списка был получен из данных, добавив дополнительный столбец с индексом (id или source) списка.

Это данные (заимствования кода из связанного примера):

dfList <- NULL 
set.seed(1) 
for (i in 1:3) { 
    dfList[[i]] <- data.frame(a=sample(letters, 5, rep=T), b=rnorm(5), c=rnorm(5)) 
} 

Используя приведенный ниже код обеспечивает сцепленный кадр данных, но не добавляет столбец для индекса списка .:

df <- do.call("rbind", dfList) 

Как объединить кадры данных в списке при создании столбца, чтобы захватить начало в списке? Что-то вроде следующего:

Большое спасибо заранее.

Answer 1

Попробуйте data.table::rbindlist из разви verison

## devtools::install_github("Rdatatable/data.table", build_vignettes = FALSE) 
library(data.table) # v >= 1.9.5 
rbindlist(dfList, idcol = "index") 
#  index a   b   c 
# 1:  1 g 1.27242932 -0.005767173 
# 2:  1 j 0.41464143 2.404653389 
# 3:  1 o -1.53995004 0.763593461 
# 4:  1 x -0.92856703 -0.799009249 
# 5:  1 f -0.29472045 -1.147657009 
# 6:  2 k -0.04493361 0.918977372 
# 7:  2 a -0.01619026 0.782136301 
# 8:  2 j 0.94383621 0.074564983 
# 9:  2 w 0.82122120 -1.989351696 
# 10:  2 i 0.59390132 0.619825748 
# 11:  3 m -1.28459935 -0.649471647 
# 12:  3 w 0.04672617 0.726750747 
# 13:  3 l -0.23570656 1.151911754 
# 14:  3 g -0.54288826 0.992160365 
# 15:  3 b -0.43331032 -0.429513109 

Answer 2

Вы можете сделать это в базе:

df[["index"]] <- rep(seq_along(dfList), sapply(dfList, nrow)) 
df 

## a   b   c index 
## 1 g 1.27242932 -0.005767173  1 
## 2 j 0.41464143 2.404653389  1 
## 3 o -1.53995004 0.763593461  1 
## 4 x -0.92856703 -0.799009249  1 
## 5 f -0.29472045 -1.147657009  1 
## 6 k -0.04493361 0.918977372  2 
## 7 a -0.01619026 0.782136301  2 
## 8 j 0.94383621 0.074564983  2 
## 9 w 0.82122120 -1.989351696  2 
## 10 i 0.59390132 0.619825748  2 
## 11 m -1.28459935 -0.649471647  3 
## 12 w 0.04672617 0.726750747  3 
## 13 l -0.23570656 1.151911754  3 
## 14 g -0.54288826 0.992160365  3 
## 15 b -0.43331032 -0.429513109  3 

Вы также можете сделать:

library(qdapTools) 
list_df2df(setNames(dfList, 1:3), "index") 

## index a   b   c 
## 1  1 g 1.27242932 -0.005767173 
## 2  1 j 0.41464143 2.404653389 
## 3  1 o -1.53995004 0.763593461 
## 4  1 x -0.92856703 -0.799009249 
## 5  1 f -0.29472045 -1.147657009 
## 6  2 k -0.04493361 0.918977372 
## 7  2 a -0.01619026 0.782136301 
## 8  2 j 0.94383621 0.074564983 
## 9  2 w 0.82122120 -1.989351696 
## 10  2 i 0.59390132 0.619825748 
## 11  3 m -1.28459935 -0.649471647 
## 12  3 w 0.04672617 0.726750747 
## 13  3 l -0.23570656 1.151911754 
## 14  3 g -0.54288826 0.992160365 
## 15  3 b -0.43331032 -0.429513109 

Answer 3

Это dplyr решение, которое делает именно то, что вы ищете:

dfList <- NULL 
set.seed(1) 
for (i in 1:3) { 
    dfList[[i]] <- data.frame(a=sample(letters, 5, rep=T), b=rnorm(5), c=rnorm(5)) 
} 

df <- dplyr::bind_rows(dfList, .id = "index")