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Annuler une colonne de liste directement en plusieurs colonnes

Puis-je annuler la suppression d'une colonne de liste directement dans n columns?

La liste peut être supposée régulière, tous les éléments étant de la même longueur.

Si, au lieu d’une colonne de liste, j’avais un vecteur de caractères, je pourrais tidyr::separate. Je peux tidyr::unnest, mais nous avons besoin d'une autre variable d'assistance pour pouvoir tidyr::spread. Est-ce que je manque une méthode évidente?

Exemple de données:

library(tibble)

df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

# A tibble: 3 x 2
  gr    values   
  <chr> <list>   
1 a     <int [2]>
2 b     <int [2]>
3 c     <int [2]>

Objectif:

df2 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  V1 = c(1, 3, 5),
  V2 = c(2, 4, 6)
)

# A tibble: 3 x 3
  gr       V1    V2
  <chr> <dbl> <dbl>
1 a        1.    2.
2 b        3.    4.
3 c        5.    6.

Méthode actuelle:

unnest(df1) %>% 
  group_by(gr) %>% 
  mutate(r = paste0('V', row_number())) %>% 
  spread(r, values)
rtidyrtibble
8
Axeman

Peut être ça:

cbind(df1[, "gr"], do.call(rbind, df1$values))
5
zx8754

Avec data.table c'est assez simple: 

library("data.table")
setDT(df1)
df1[, c("V1", "V2") := transpose(values)]
df1
#    gr values V1 V2
# 1:  a    1,2  1  2
# 2:  b    3,4  3  4
# 3:  c    5,6  5  6
6
Victorp
library(tibble)

df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

library(tidyverse)

df1 %>%
  mutate(r = map(values, ~ data.frame(t(.)))) %>%
  unnest(r) %>%
  select(-values)

# # A tibble: 3 x 3
#   gr       X1    X2
#   <chr> <int> <int>
# 1 a         1     2
# 2 b         3     4
# 3 c         5     6
6
AntoniosK

Un autre:

library(tibble)
library(dplyr)

df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

df %>% mutate(V1 = sapply(values, "[[", 1), V2 = sapply(values, "[[", 2))

# A tibble: 3 x 4
  gr    values       V1    V2
  <chr> <list>    <int> <int>
1 a     <int [2]>     1     2
2 b     <int [2]>     3     4
3 c     <int [2]>     5     6

Modifier:

Lorsque les vecteurs répertoriés sont très longs et que l'écriture manuelle V1 = sapply(values, "[[", index) n'est pas pratique, vous pouvez le combiner avec f_interp à partir de lazyeval:

library(tibble)
library(dplyr)
library(lazyeval)
df <- data_frame(gr = c('a', 'b', 'c'), values = list(1:11, 3:13, 5:15))
nums <- c(1:11)
ll <- lapply(nums, function(nr) f_interp(~sapply(values, "[[", uq(nr))))
mutate_(df, .dots=setNames(ll, paste("V", nums, sep="")))

# A tibble: 3 x 12
  gr    values        V1    V2    V3    V4    V5    V6    V7    V8    V9   V10
  <chr> <list>     <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int> <int>
1 a     <int [11]>     1     2     3     4     5     6     7     8     9    10
2 b     <int [11]>     3     4     5     6     7     8     9    10    11    12
3 c     <int [11]>     5     6     7     8     9    10    11    12    13    14
1
Paweł Kozielski-Romaneczko

J'ai eu un problème similaire à plusieurs reprises. Ma solution est certes maladroite comparée aux autres réponses, mais en la rapportant par souci d’exhaustivité. 

library(tibble)
df1 <- data_frame(
  gr = c('a', 'b', 'c'),
  values = list(1:2, 3:4, 5:6)
)

matrix(unlist(df1[1])) -> grs
matrix(unlist(df1[2]), byrow=T, ncol=2) -> vals

Résultat:

> data.frame(grs, vals)
  grs X1 X2
1   a  1  2
2   b  3  4
3   c  5  6
1
Otto Kässi