特定の方法でリストのデータフレームのリストを結合する

Question

データフレームの別のリストを持つリストを得ました。 外部リスト要素は年を表し、内部リストは月データを表します。

今、すべての月のデータを含む最終的なリストを作成したいと思います。各月の列は、他の年の列の値によって「cbinded」されます。私はforループとその少し複雑なを使用してみました

を以下のよう

Alldata <- list() 

Alldata[[1]] <- list(data.frame(Jan_2015_A=c(1,2), Jan_2015_B=c(3,4)), data.frame(Feb_2015_C=c(5,6), Feb_2015_D=c(7,8))) 
Alldata[[2]] <- list(data.frame(Jan_2016_A=c(1,2), Jan_2016_B=c(3,4)), data.frame(Feb_2016_C=c(5,6), Feb_2016_D=c(7,8))) 

期待される出力リストがあり、私は任意のR関数は、この作業をしたいです。

私は以下のコードを使ってforループを使ってこれを行っています。しかし、これは本当に複雑で、私はこの少し複雑に思った。この操作のための簡単できれいなコードが得られることを願っています。

私はあなたが以下の次の操作を行うことができ

x2 <- list() 

for(l1 in 1: length(Alldata[[1]])){ 
    temp <- list() 
    for(l2 in 1: length(Alldata)){ 


    temp <- append(temp, list(Alldata[[l2]][[l1]])) 

    } 

    x2 <- append(x2, list(temp)) 
} 

# then created final List with succesive years data of each month as list items. This is primarily used for Tracking data for years For Example: how much was count was for Jan_2015 and Jan_2016 for "A" 
finalList <- list() 
for(l3 in 1: length(x2)){ 

    temp <- x2[[l3]] 
    td2 <- as.data.frame(matrix("", nrow = nrow(temp[[1]]))) 
    rownames(td2)[rownames(temp[[1]])!=""] <- rownames(temp[[1]])[rownames(temp[[1]])!=""] 
    for(l4 in 1:ncol(temp[[1]])){ 
    for(l5 in 1: length(temp)){ 

     # lapply(l4, function(x) do.call(cbind, 
     td2 <- cbind(td2, temp[[l5]][, l4, drop=F]) 
    } 

    } 

    finalList <- append(finalList, list(td2)) 

} 

> finalList 
[[1]] 
    V1 Jan_2015_A Jan_2016_A Jan_2015_B Jan_2016_B 
1    1   1   3   3 
2    2   2   4   4 

[[2]] 
    V1 Feb_2015_C Feb_2016_C Feb_2015_D Feb_2016_D 
1    5   5   7   7 
2    6   6   8   8 

Answer 1

データフレームの形式でリスト項目として各月と年のデータでリストを作成しました。 lapplyは外側のリストを反復処理し、do.callはcbindのデータフレームの内側のリストになります。

lapply(Alldata, do.call, what = 'cbind') 
[[1]] 
    Jan_2015_A Jan_2015_B Feb_2015_C Feb_2015_D 
1   1   3   5   7 
2   2   4   6   8 

[[2]] 
    Jan_2016_A Jan_2016_B Feb_2016_C Feb_2016_D 
1   1   3   5   7 
2   2   4   6   8 

dplyrを使用しても同じ結果が得られます。ここ

library(dplyr) 
lapply(Alldata, bind_cols) 

がOPから清澄化後JR

lapply(Alldata, Reduce, f = cbind) 

EDIT

によって提案された第三の選択肢である、上記の溶液は、新たに指定された出力を生成する（下記参照）変更されています。上記のソリューションは、以下のソリューションのビルディングブロックであるため、そこに残されています。

pattern.vec <- c("Jan", "Feb") 
### For a given vector of months/patterns, returns a 
### list of elements with only that month. 
mon_data <- function(mo) { 
    return(bind_cols(sapply(Alldata, function(x) { x[grep(pattern = mo, x)]}))) 
} 
### Loop through months/patterns. 
finalList <- lapply(pattern.vec, mon_data) 
finalList 

## [[1]] 
## Jan_2015_A Jan_2015_B Jan_2016_A Jan_2016_B 
## 1   1   3   1   3 
## 2   2   4   2   4 
## 
## [[2]] 
## Feb_2015_C Feb_2015_D Feb_2016_C Feb_2016_D 
## 1   5   7   5   7 
## 2   6   8   6   8 

## Ordering the columns as specified in the original question. 
## sorting is by the last character in the column name (A or B) 
## and then the year. 
lapply(finalList, function(x) x[ order(gsub('[^_]+_([^_]+)_(.*)', '\\2_\\1', colnames(x))) ]) 
## [[1]] 
## Jan_2015_A Jan_2016_A Jan_2015_B Jan_2016_B 
## 1   1   1   3   3 
## 2   2   2   4   4 
## 
## [[2]] 
## Feb_2015_C Feb_2016_C Feb_2015_D Feb_2016_D 
## 1   5   5   7   7 
## 2   6   6   8   8