从列表中提取元素以创建数据框

编程问答 2022-06-03

问题描述

library(survey)

我有这样的数据。我正在使用调查包来生成名为vars的向量中每个变量的MEAN，SE和FREQ。我不熟悉R中的列表，不胜感激！

df <- data.frame(sex = c('F','M',NA,'F','F'),married = c(1,1,1),pens = c(0,0),weight = c(1.12,0.55,1.1,0.6,0.23,0.66,0.67))

我运行以下代码来获取均值，se和频率列表，如下所示：

vars <- c("sex","married","pens")
design <- svydesign(ids=~1,data=df,weights=~weight)


myfun <- function(x){
  means <- svymean(as.formula(paste0('~interaction(',x,')')),design,na.rm = T)
  table <- svytable(as.formula(paste0('~interaction(',design)
  results <- list(svymean = means,svytable = table)
  return(results)
}

lapply(vars,myfun)

输出看起来像这样：

[[1]]
[[1]]$svymean
                     mean     SE
interaction(sex)F 0.60345 0.2067
interaction(sex)M 0.39655 0.2067

[[1]]$svytable
interaction(sex)
   F    M 
2.45 1.61 


[[2]]
[[2]]$svymean
                          mean     SE
interaction(married)0 0.089147 0.0717
interaction(married)1 0.910853 0.0717

[[2]]$svytable
interaction(married)
   0    1 
0.46 4.70 


[[3]]
[[3]]$svymean
                      mean     SE
interaction(pens)0 0.53728 0.2255
interaction(pens)1 0.46272 0.2255

[[3]]$svytable
interaction(pens)
   0    1 
2.45 2.11

我想提取/处理上面的列表以创建看起来更像这样的数据框：

    Var                mean     SE       freq
interaction(sex)F     0.60345 0.2067    2.45
interaction(sex)M     0.39655 0.2067    1.61
interaction(married)0 0.089147 0.0717    0.46
interaction(married)1 0.910853 0.0717     4.7

这可能吗？

解决方法

这里是lapply

的一个选项 
 do.call(rbind,lapply(lapply(vars,myfun),function(x)  cbind(as.data.frame(x$svymean),freq = unname(x$svytable))))

-输出

#                           mean        SE freq.Var1 freq.Freq
#interaction(sex)F     0.60344828 0.2066829         A      2.45
#interaction(sex)M     0.39655172 0.2066829         B      1.61
#interaction(married)0 0.08914729 0.0716663         A      0.46
#interaction(married)1 0.91085271 0.0716663         B      4.70
#interaction(pens)0    0.53728070 0.2254907         A      2.45
#interaction(pens)1    0.46271930 0.2254907         B      2.11
,

您可以决定更改主要功能，以便只运行一次lapply：

myfun <- function(x){
  form <- reformulate(sprintf('interaction(%s)',x))
  cbind(as.data.frame(svymean(form,design,na.rm = T)),freq = c(svytable(form,design)))
}

do.call(rbind,lapply(vars,myfun))
dplyrrrsurveytidyr