Datenrahmen Spalten in einer Liste abhängig von der Position in der Liste

Question

bedingt umbenennen Ich habe eine Liste von 216 Datenrahmen mit jeweils 3 Variablen. Zum Beispiel:

Ich muss die Variablen in jedem Datenrahmen sequenziell umbenennen abhängig von seiner Position in der Liste. Das kann ich tun. Zum Beispiel:

#create lists of the variable names 
Bnames <- c("feel1", "feel2") 
Cnames <- c("cat1", "cat2") 
#sequentially name each data frame's columns 
k <- 0 
for(i in 1:length(listDF)){ 
    k = k+1 
    names(listDF[[i]]) <- c("ID",Bnames[k],Cnames[k]) 
    } 
#I know people prefer lapply; I tend to switch back and forth depending on what I'm doing 

Das Problem, das ich habe, ist, dass in der Liste der 216 Datenrahmen (24 „cat“ Variablen x 9 „Gefühl“ Variablen = 216), muss ich die Listen der ‚bNames‘ und 'CNames', um mit unterschiedlichen Raten zu sequenzieren. Ich brauche die ersten 9 Datenrahmen, um C = cat1 zu haben, mit B = Gefühl1: 9, die nächsten 9, um C = cat2 zu haben, mit B = Gefühl1: 9 und so weiter. Also muss ich rekursiv entlang B ablaufen, aber alle 9 Datenrahmen langsam entlang C ablaufen lassen. 'A' sollte in jedem Datenrahmen "ID" sein.

Ich bin wirklich ratlos wie das geht. Vielen Dank im Voraus für Anregungen!

Auch - wenn jemand einen Vorschlag für einen verständlicheren Titel hat, werde ich es gerne ändern.

EDIT:

Es könnte helfen wissen, wo ich am Ende will, wenn ich fertig bin. Jede ID ist in einer unterschiedlichen Anzahl des Datenrahmen, und letztlich das, was ich will, ist neu zu gestalten und den Datenrahmen in 1 Datenrahmen mit folgendem Format zu verschmelzen:

ID feel1.1 feel1.2 ... feel2.1 feel2.2 
2 NA  4   NA  7 
3 2  1   6   3 

Wo feel1.1 den „feel1“ zeigt Wert für "cat1" und es fehlen Werte, wenn eine ID keine bestimmte Kombination von "feel" und "cat" hatte (also hatte ID 2 keinen feel1-Wert für cat1, aber für cat2. Letztendlich sollte es 217 sein Spalten und so viele Zeilen wie es IDs sind

Meine (sehr schlecht) Lösung:.

X <- listDF 
#create lists of the data frame numbers for each "feel" variable 
feel1 <- seq(1,216,by=9) 
feel2 <- seq(2,216,by=9) 
feel3 <- seq(3,216,by=9) 
feel4 <- seq(4,216,by=9) 
feel5 <- seq(5,216,by=9) 
feel6 <- seq(6,216,by=9) 
feel7 <- seq(7,216,by=9) 
feel8 <- seq(8,216,by=9) 
feel9 <- seq(9,216,by=9) 

#assign correct names for the "feel" variables in each data frame 
for(i in 1:length(X)){ 
    if(i %in% feel1){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel1") 
    } 
    if(i %in% feel2){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel2") 
    } 
    if(i %in% feel3){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel3") 
    } 
    if(i %in% feel4){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel4") 
    } 
    if(i %in% feel5){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel5") 
    } 
    if(i %in% feel6){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel6") 
    } 
    if(i %in% feel7){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel7") 
    } 
    if(i %in% feel8){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel8") 
    } 
    if(i %in% feel9){ 
    names(X[[i]]) <- c("UniqueID", "cat", "feel9") 
    } 
} 

#'melt' each of the dataframes and then remove the rows with 'cat' 
X <- lapply(X, function(x) melt(x, id.vars ="UniqueID")) 
X <- lapply(X, function(x) subset(x, variable != "cat")) 

#add the appropriate 'cat' number to each 'feel' name 
for(j in 1:length(X)){ 
    if(j <= 9){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".24") 
    } 
    if(j > 9 & j <= 18){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".1") 
    } 
    if(j > 18 & j <= 27){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".2") 
    } 
    if(j > 27 & j <= 36){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".3") 
    } 
    if(j > 36 & j <= 45){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".4") 
    } 
    if(j > 45 & j <= 54){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".5") 
    } 
    if(j > 54 & j <= 63){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".6") 
    } 
    if(j > 63 & j <= 72){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".7") 
    } 
    if(j > 72 & j <= 81){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".8") 
    } 
    if(j > 81 & j <= 90){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".9") 
    } 
    if(j > 90 & j <= 99){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".10") 
    } 
    if(j > 99 & j <= 108){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".11") 
    } 
    if(j > 108 & j <= 117){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".12") 
    } 
    if(j > 117 & j <= 126){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".13") 
    } 
    if(j > 126 & j <= 135){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".14") 
    } 
    if(j > 135 & j <= 144){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".15") 
    } 
    if(j > 144 & j <= 153){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".16") 
    } 
    if(j > 153 & j <= 162){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".17") 
    } 
    if(j > 162 & j <= 171){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".18") 
    } 
    if(j > 171 & j <= 180){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".19") 
    } 
    if(j > 180 & j <= 189){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".20") 
    } 
    if(j > 189 & j <= 198){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".21") 
    } 
    if(j > 198 & j <= 207){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".22") 
    } 
    if(j > 207 & j <= 216){ 
    X[[j]]$variable <- paste0(X[[j]]$variable, ".23") 
    } 
} 

#reshape each data frame into 2 columns: ID and the renamed 'feel' variable 
X <- lapply(X, function(x) dcast(x, UniqueID ~ variable)) 

#merge it back onto the original dataset 
for(i in 1:length(X)){ 
    data <- merge(data, X[[i]], by="UniqueID", all=T) 
} 

Answer 1

Ich würde sie alle zusammen mit einer Listenelementvariable kombinieren und vom langen zum breiten Format wechseln. Jetzt müssen Sie nur eine Gruppe von Variablennamen als eine Liste von Strings (oder ein String-Vektor, ich bin mir nicht sicher, genau) anstelle von vielen Namenslisten innerhalb von Listenelementen ändern.

# sample data 
df1 <- data.frame(A = 1:10, B= 11:20, C = 21:30) 
df2 <- data.frame(A = 5:14, B = 41:50, C = 51:60) 
listDF <- list(df1, df2) 

require(reshape) 
require(plyr) 

# put them all in 1 long dataframe 
df <- rbind.fill(listDF) 

# label which list element they came from and pretty up the vars 
df$listnum <- rep((1:length(listDF)),times = lapply(listDF,nrow)) 
names(df) <- c('id','cat','feel','listnum') 

# change from long to wide 
df <- reshape(df,idvar = 'id',timevar = 'listnum',direction = 'wide') 

Ich bin mir nicht ganz sicher, wie Sie Ihre Variablen zu benennen, aber das Ergebnis des obigen hat alle Informationen, die Sie benötigen. Sie müssen nur names(df) <- sub() ein bisschen tun. Und um mit unterschiedlichen Geschwindigkeiten zu fahren, lassen Sie R den kürzeren Vektor einfach recyceln. Etwas wie:

paste(rep(1:24,each = 9),1:9,sep = '.')