Использование рекурсивной функции для создания списка, вложенного n раз

У меня есть следующий фрейм данных.

Data_Frame <- data.frame(Factor_1 = rep(LETTERS[1:4], each = 12, length.out = 48), Factor_2 = rep(letters[1:3], each = 4, length.out = 48), Factor_3 = rep(1:2, each = 2, length.out = 48), Response = rnorm(48, 25, 1))

Я хочу создать вложенный список, в котором я последовательно разделю фрейм данных по каждому из факторов исследования. Я начну с вектора, содержащего имена столбцов, которые содержат факторы, по которым я хочу разделить фрейм данных (этот вектор будет содержать факторы в том порядке, в котором я хочу, чтобы результирующий список был вложен).

Factors_to_Split_by <- c("Factor_1", "Factor_2", "Factor_3")

Результирующий список должен выглядеть как следующий объект Output.

Output <- lapply(lapply(split(Data_Frame, Data_Frame[, which(colnames(Data_Frame) == Factors_to_Split_by[1])]), function (x) {
  split(x, x[, which(colnames(x) == Factors_to_Split_by[2])])
}), function (x) {
  lapply(x, function (y) {
    split(y, y[, which(colnames(y) == Factors_to_Split_by[3])])
  })
})

Как я могу написать рекурсивную функцию, используя Factors_to_Split_by в качестве входных данных и возвращая желаемый список Output в качестве выходных данных? У меня может быть более трех факторов для разделения данных, и мне нужно что-то модульное, эффективное и программируемое.

Спасибо!

Как должен выглядеть вложенный список? Можете ли вы включить желаемый результат в свой вопрос?

— 20.08.2024 23:36

@IfeaNYIdiaye — код, генерирующий желаемый объект Output, уже включен автором.

— 20.08.2024 23:46

r list function recursion nested-lists

20.08.2024 23:07

Стоит ли изучать PHP в 2023-2024 годах?

Привет всем, сегодня я хочу высказать свои соображения по поводу вопроса, который я уже много раз получал в своем сообществе: "Стоит ли изучать PHP в...

Поведение ключевого слова "this" в стрелочной функции в сравнении с нормальной функцией

В JavaScript одним из самых запутанных понятий является поведение ключевого слова "this" в стрелочной и обычной функциях.

Приемы CSS-макетирования - floats и Flexbox

Здравствуйте, друзья-студенты! Готовы совершенствовать свои навыки веб-дизайна? Сегодня в нашем путешествии мы рассмотрим приемы CSS-верстки - в...

Тестирование функциональных ngrx-эффектов в Angular 16 с помощью Jest

В системе управления состояниями ngrx, совместимой с Angular 16, появились функциональные эффекты. Это здорово и делает код определенно легче для...

Концепция локализации и ее применение в приложениях React ⚡️

Локализация - это процесс адаптации приложения к различным языкам и культурным требованиям. Это позволяет пользователям получить опыт, соответствующий...

Пользовательский скаляр GraphQL

Листовые узлы системы типов GraphQL называются скалярами. Достигнув скалярного типа, невозможно спуститься дальше по иерархии типов. Скалярный тип...

Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Ответ принят как подходящий

Вот один из возможных подходов с использованием Reduce и пользовательской функции:

split_df <- function(x, split) {
  if (is.data.frame(x)) {
    split(x, x[split])
  } else {
    lapply(x, split_df, split = split)  
  }
}

Output2 <- Reduce(split_df, Factors_to_Split_by, init = Data_Frame)

identical(Output, Output2)
#> [1] TRUE

Красивый код с Reduce, ура!

— 21.08.2024 00:31

20.08.2024 23:43

Вы можете определить рекурсивную функцию следующим образом

f <- function(data, fct) {
  if (length(fct) == 1) split(data, data[fct])
  lapply(split(data, data[fct[1]]), f, fct = fct[-1])
}

такой, что

> f(Data_Frame, Factors_to_Split_by)
$A
$A$a
$A$a$`1`
  Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
1        A        a        1 25.91996
2        A        a        1 25.12079

$A$a$`2`
  Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
3        A        a        2 24.88218
4        A        a        2 24.77660


$A$b
$A$b$`1`
  Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
5        A        b        1 25.63426
6        A        b        1 24.64074

$A$b$`2`
  Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
7        A        b        2 26.60224
8        A        b        2 25.17982


$A$c
$A$c$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
9         A        c        1 24.90249
10        A        c        1 26.12602

$A$c$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
11        A        c        2 25.87801
12        A        c        2 24.82886



$B
$B$a
$B$a$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
13        B        a        1 25.29955
14        B        a        1 24.74579

$B$a$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
15        B        a        2 25.06018
16        B        a        2 27.33450


$B$b
$B$b$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
17        B        b        1 25.78050
18        B        b        1 24.96464

$B$b$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
19        B        b        2 24.04945
20        B        b        2 23.52038


$B$c
$B$c$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
21        B        c        1 25.68414
22        B        c        1 25.25209

$B$c$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
23        B        c        2 24.32218
24        B        c        2 25.81953



$C
$C$a
$C$a$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
25        C        a        1 23.61297
26        C        a        1 25.52444

$C$a$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
27        C        a        2 27.80018
28        C        a        2 24.85324


$C$b
$C$b$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
29        C        b        1 24.63975
30        C        b        1 23.95888

$C$b$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
31        C        b        2 24.93261
32        C        b        2 23.85798


$C$c
$C$c$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
33        C        c        1 25.29823
34        C        c        1 25.16727

$C$c$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
35        C        c        2 25.36553
36        C        c        2 24.99169



$D
$D$a
$D$a$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
37        D        a        1 24.53971
38        D        a        1 24.72733

$D$a$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
39        D        a        2 25.74960
40        D        a        2 24.56601


$D$b
$D$b$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
41        D        b        1 22.72847
42        D        b        1 24.29836

$D$b$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
43        D        b        2 24.69552
44        D        b        2 23.77094


$D$c
$D$c$`1`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
45        D        c        1 24.07517
46        D        c        1 26.21868

$D$c$`2`
   Factor_1 Factor_2 Factor_3 Response
47        D        c        2 26.46018
48        D        c        2 24.44250

21.08.2024 00:29

Другие вопросы по теме

Как мне найти индекс int[2] в списке?

В Python я хочу, чтобы список (или что-то в этом роде) вытаскивал свой последний член, когда я возвращаюсь из функции

Как отсортировать два вложенных списка, связанных индексами

Как создать фрейм данных из списка, выбирая, на каком подсписке сосредоточиться

Почему мой скрипт прекращает выполнение после 33178210-й итерации?

Список Python НЕ изменяется во время сращивания?

Подсчет количества вхождений числа в список без использования циклов (for или while)

Как создать подмножество элементов в нескольких фреймах данных, которые больше элементов в другом списке?

Что означают [ и ] при печати массива numpy?

Вложенный список в Python — транспонировать вложенный список в Python

Использование рекурсивной функции для создания списка, вложенного n раз

Ответы 2

Другие вопросы по теме

Похожие вопросы