Konvertieren von Daten-frame-Liste

Ich versuche, um zu gehen von einem Daten-frame eine Liste mit Struktur in R (und ich weiß technisch ein data frame ist eine Liste). Ich habe einen Daten-frame mit Referenz-Chemikalien und Ihre Mechanismen unterschiedliche Ziele. Zum Beispiel, östrogen ist ein östrogen-rezeptor-agonist. Was ich möchte ist, zum transformieren der Daten-frame an eine Liste, weil ich bin müde von der Eingabe etwas ähnliches wie:

refchem$chemical_id[refchem$target=="AR" & refchem$mechanism=="Agonist"]

jedes mal, wenn ich brauche, um auf die Liste der spezifischen Referenz-Chemikalien. Ich würde viel lieber den Zugriff auf die Chemikalien von:

refchem$AR$Agonist

Ich bin auf der Suche nach einer Allgemeinen Antwort, obwohl ich habe ein Vereinfachtes Beispiel, weil nicht alle Ziele sind alle Mechanismen.

Dies ist wirklich einfach zu bewerkstelligen mit einer Schleife:

example <- data.frame(target=rep(c("t1","t2","t3"),each=20),
                      mechan=rep(c("m1","m2"),each=10,3),
                      chems=paste0("chem",1:60))
oneoption <- list()
for(target in unique(example$target)){
  oneoption[[target]] <- list()
  for(mech in unique(example$mechan)){
    oneoption[[target]][[mech]] <- as.character(example$chems[ example$target==target & example$mechan==mech ])
  }
}

Ich Frage mich nur, wenn es ein cleverer Weg, es zu tun. Ich habe versucht, um das Spiel mit lapply und machte keine Fortschritte.

InformationsquelleAutor dayne | 2013-09-20

  1. 6

    Mit split:

    split(refchem, list(refchem$target, refchem$mechanism))

    Sollte den trick tun.

    Der neue Weg, um Zugang wäre refchem$AR.Agonist

    Danke! Dies ist meist das, was ich suchte. Gibt es eine Möglichkeit zum löschen der Faktoren, für die noch keine Einträge ohne manuell listet Sie im drop argument?
    Da drop ist logisch, können Sie nur setzen drop=TRUE und R sollte es für Sie tun.

    InformationsquelleAutor Señor O

  2. 4

    Wenn Sie machen einen kodierten Daten.Tabelle statt, ...

    • Sie haben immer noch alle Daten in einem Daten.Rahmen (anstelle einer eventuell verschachtelte Liste von vielen);
    • Sie können finden, iteriert diese Teilmengen schöner, und
    • die syntax ist ziemlich sauber:

    Zugriff auf eine Teilmenge:

    DT[.('AR','Agonist')]

    Etwas zu tun, für jede Gruppe, wird rbinded zusammen in der Folge:

    DT[,{do stuff},by=key(DT)]

    Ähnlich aggregate() ist eine Liste von Vektoren, die die richtige Länge haben, können in der by, nicht nur für den Schlüssel.

    Schließlich DT kamen...

     require(data.table)
 DT <- data.table(refchem,key=c('target','mechanism'))
    Ich habe seit Inbetriebnahme vom lernen der Daten.Tabelle Paket. Es ist wohl Zeit.
    Ich Tat dies für eine lange Zeit zu lernen aber es war die beste Entscheidung die ich je gemacht habe mit R. ich hatte einmal die Funktion, dass war 150 Zeilen Code und dauerte 5 Minuten zu laufen, die läuft jetzt in 15 Sekunden und dauert bis 25 Linien.

    InformationsquelleAutor Frank

  3. 2

    Können Sie auch einen plyr Funktion:

    library(plyr)
dlply(example, .(target, mechan))

    Es hat den zusätzlichen Vorteil der Verwendung einer Funktion, die Daten zu verarbeiten, wenn nötig (es gibt eine implizite identity im oben).

    InformationsquelleAutor mengeln

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