R преобразовать вывод списка из цикла в фрейм данных

У меня есть ряд чисел.

n <- c(10, 5, 35, 16, 2)
n <- as.data.frame(n)

Я прогнал эти числа через цикл, который случайным образом выбирает от -18 до 18 раз количество значений, например 10, 5.

p <- list()
for(i in 1:nrow(n)) {
  p[[i]] <- sample(-18:18, n$n[i], replace = TRUE)
}

Вывод выглядит следующим образом:

[[1]]
[1] 6 1

[[2]]
[1]  4  1 12 -8 -9

[[3]]
[1] -13 -18  18

[[4]]
[1] 17 -4  9 17

[[5]]
[1] -2 18

Как мне преобразовать это в фрейм данных, который также имеет переменную идентификатора, соответствующую заказу? Я хочу, чтобы результат выглядел так:

Мои фактические данные содержат около 300 ячеек/списков переменных, которые необходимо преобразовать. Я попытался создать еще один цикл, но продолжал сталкиваться с синтаксическими ошибками.

Если этот вопрос отражает вашу реальную проблему, выборка n раз по количеству строк аналогична взятию одной большой выборки, если replace=TRUE. Например. data.frame(ID = rep(seq_along(n$n), n$n), CT = sample(-18:18, sum(n$n), replace=TRUE)) - это нормально?

— 30.08.2024 03:12

r dataframe list

30.08.2024 01:32

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 3

n <- c(10, 5, 35, 16, 2)
s <- lapply(
  seq_along(n), 
  \(i) data.frame(CT = sample(-18:18, n[i], replace = TRUE), ID = i)
)
do.call(rbind.data.frame, s)

дает:

Используя tidyverse:

n <- c(10, 5, 35, 16, 2)
map(n, \(N) data.frame(CT = sample(-18:18, N, replace = TRUE))) |> 
  bind_rows(.id = 'ID')

30.08.2024 01:48

Ответ принят как подходящий

Если один призыв к выборке (т. е. sum(n)) не то, что вам нужно, мы можем Vectorisesample() поставить лайк

set.seed(1)
n = c(10, 5, 35, 16, 2)
data.frame(ID=rep(seq(n), n), 
           CT=unlist(Vectorize(sample, "size")(-18:18, n, TRUE)))

предоставление

30.08.2024 11:57

Вот еще два варианта

dplyr с enframe + unnest

n %>%
  map(sample, x = -18:18, replace = TRUE) %>%
  enframe() %>%
  unnest(value)

что дает

# A tibble: 68 × 2
    name value
   <int> <int>
 1     1   -15
 2     1   -18
 3     1    15
 4     1     4
 5     1    -5
 6     1    -1
 7     1    14
 8     1     2
 9     1     2
10     1    -9
# ℹ 58 more rows
# ℹ Use `print(n = ...)` to see more rows

основание R с lapply + stack

stack(
  lapply(
    setNames(n,seq_along(n)),
    sample,
    x = -18:18,
    replace = TRUE
  )
)

что дает

   values ind
1     -15   1
2     -18   1
3      15   1
4       4   1
5      -5   1
6      -1   1
7      14   1
8       2   1
9       2   1
10     -9   1
11    -12   2
12    -10   2
13     -4   2
14      2   2
15     18   2
16      6   3
17     18   3
18     18   3
19     15   3
20      6   3
21     -4   3
22     14   3
23      1   3
24     16   3
25    -13   3
26     -9   3
27      1   3
28      9   3
29      1   3
30      4   3
31    -13   3
32      6   3
33    -13   3
34    -13   3
35      5   3
36     13   3
37     -5   3
38    -17   3
39     -1   3
40      3   3
41     -5   3
42    -18   3
43    -13   3
44      4   3
45    -13   3
46     -8   3
47     -2   3
48     17   3
49     -6   3
50      6   3
51      6   4
52      4   4
53      1   4
54     10   4
55     -6   4
56      3   4
57     10   4
58      9   4
59     14   4
60      2   4
61     12   4
62     -2   4
63    -10   4
64      4   4
65      0   4
66      7   4
67     11   5
68     13   5