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为什么我的列表提取到一个数据帧,结果得到的值比列表包含的值少?

list r

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Mus mzuba · 技术社区 · 7 年前

我有大约200000个元素的列表。

每个元素存储两个值并表示地图坐标(纬度和经度)。

我想把这些值提取到 lat 和 lon 到目前为止,各种变量都得出了这样的结论:

for(i in nrow(users)) {
  lat[i] <- users$location[[i]][1]
  lon[i] <- users$location[[i]][2]
}

coords <- as.data.frame(cbind(lat, lon))

据我所见,它似乎提取了第一个元素,然后在末尾提取了19个元素,两者之间没有任何差别(检查时总共20个元素 complete.cases )。

理想情况下,我想排除 NA 和 0, 0 值也一样。

直接查看列表,我可以看到这是错误的,因为其中包含多个值。

如果我将最终的数据框架与列表项进行比较,这些数字就不匹配了。例如,值 -73.9924 存在于列表中,但不在我的数据框中。

我哪里出错了?

我的最终数据框架:

> coords[complete.cases(coords), ]
            lat       lon
1       37.4590 -122.1781
96960   40.8152  -73.3624
96961   40.0409  -75.6374
96962   42.5153  -70.9075
96963   33.7773  -84.3366
96964   39.9831  -86.2876
96965   40.7588  -73.9680
96966   36.7646  -76.1990
96967   44.7415  -91.3012
96968   42.6179  -70.7154
96969   40.5953  -74.6173
96970   50.8000   -0.3667
96971   34.0523 -118.3852
96972   41.4468  -74.0689
96973   26.9467  -80.2170
96974   40.7139  -74.0079
96975   34.2313 -118.1486
96976   43.6655  -79.4378
96977   39.0972  -84.1225
96978 -122.1781   37.4590

列表内容示例:

[[734]]
[1] 0 0

[[735]]
[1] 0 0

[[736]]
[1] 0 0

[[737]]
[1] 0 0

[[738]]
[1] -73.9924  40.7553

[[739]]
[1] 0 0

[[740]]
[1] -76.7818  39.4370

[[741]]
[1] -97.822  37.751

[[742]]
NULL

[[743]]
[1] 0 0

[[744]]
[1] 0 0

2 回复 | 直到 7 年前

iod 7 年前

不需要 for 循环。使用 sapply 具有 [ 作为功能:

lat<-sapply(users$location,"[",1)
lon<-sapply(users$location,"[",2)

不知道跳过行的原因是什么,但是如果这仍然不起作用,我们可以从那里开始研究根本原因。

如果你想避免 NULL s将此与您创建的两个向量一起使用:

lat<-unlist(lat[!sapply(lat,is.null)])

对伦来说也是如此。或者,您可以在创建lat和lon之前对用户$location应用相同的逻辑-使用长列表可能更快。

如果您希望所有内容都在一个(稍微)优雅的命令中,我建议您使用 多姿多彩 ,然后将其更改为data.frame:

coords<-as.data.frame(t(sapply(users$location[!sapply(users$location,is.null)],"[",c(1,2)))) %>% 
dplyr::rename(lat=V1,lon=V2) %>% 
dplyr::filter(!lat==0,!lon==0)

RLave 7 年前

假设您有一个类似于我的示例中的列表,您可以使用 dplyr ,如下所示:

require(dplyr)
lista <- list(as.data.frame(matrix(c(0,0), nrow = 1)), 
          as.data.frame(matrix(c(37.4590,-122.1781), nrow = 1)), 
          as.data.frame(matrix(c(NA,NA), nrow = 1)), 
          as.data.frame(matrix(c(42.5153,-70.9075), nrow = 1))) # toy example
names(lista) <- 1:4 # each element in the list has a name

lista %>% 
  bind_rows() %>% 
  filter(!is.na(V1), !is.na(V2)) %>%  # here you remove NAs
  filter(V1 != 0, V2 != 0) # here you remove zeros