Introdução
Trabalhando com banco de dados, em algum momento torna-se necessária a extração de determininados elementos que satisfaçam um dada condição. Na linguagem R, uma das opções de se realizar esta operação é a utilização de listas.
Estudo de caso
Vamos supor que você tenha um data.frame com três tratamentos e quatro
repetições
DF <-
data.frame(BLOCO = rep(seq(1,4), each = 12),
TRAT=rep(c("T1", "T2", "T3"), each = 4),
REP = seq(1,4),
Z = rnorm(48, 30, 2.6))
head(DF)
>
## BLOCO TRAT REP Z
## 1 1 T1 1 27.34090
## 2 1 T1 2 30.36415
## 3 1 T1 3 31.35214
## 4 1 T1 4 25.11936
## 5 1 T2 1 29.22582
## 6 1 T2 2 29.71030
Uma vez que o data.frame foi criado, vamos supor que seja
necessário separar para cada bloco, os valores de cada tratamento entre
as repetições 2 e 3. Para isto podemos criar uma lista de data.frames.
LISTOFDATAFRAME <- vector(mode = "list", length = 4)
k=1
for (b in (1:4)) ### from block 1 up to 4
{
LISTOFDATAFRAME[[k]] <-
sapply(c("T1", "T2", "T3"),
function(n)
subset(DF,
BLOCO == b &
TRAT == n)[2:3,],
simplify = FALSE)
k = k+1
}
### Repare que para entrada da lista há um bloco com os tratamentos
### "T1", "T2", "T3" e suas respectivas repetições 2 e 3:
head(LISTOFDATAFRAME)
>
## [[1]]
## [[1]]$T1
## BLOCO TRAT REP Z
## 2 1 T1 2 30.36415
## 3 1 T1 3 31.35214
##
## [[1]]$T2
## BLOCO TRAT REP Z
## 6 1 T2 2 29.71030
## 7 1 T2 3 33.59699
##
## [[1]]$T3
## BLOCO TRAT REP Z
## 10 1 T3 2 28.72656
## 11 1 T3 3 29.71134
##
##
## [[2]]
## [[2]]$T1
## BLOCO TRAT REP Z
## 14 2 T1 2 34.55354
## 15 2 T1 3 29.69425
##
## [[2]]$T2
## BLOCO TRAT REP Z
## 18 2 T2 2 27.48108
## 19 2 T2 3 31.22254
##
## [[2]]$T3
## BLOCO TRAT REP Z
## 22 2 T3 2 30.16999
## 23 2 T3 3 25.35998
##
##
## [[3]]
## [[3]]$T1
## BLOCO TRAT REP Z
## 26 3 T1 2 27.03317
## 27 3 T1 3 30.34640
##
## [[3]]$T2
## BLOCO TRAT REP Z
## 30 3 T2 2 21.11056
## 31 3 T2 3 32.07944
##
## [[3]]$T3
## BLOCO TRAT REP Z
## 34 3 T3 2 30.83631
## 35 3 T3 3 30.51380
##
##
## [[4]]
## [[4]]$T1
## BLOCO TRAT REP Z
## 38 4 T1 2 31.63475
## 39 4 T1 3 31.88315
##
## [[4]]$T2
## BLOCO TRAT REP Z
## 42 4 T2 2 26.45181
## 43 4 T2 3 31.26221
##
## [[4]]$T3
## BLOCO TRAT REP Z
## 46 4 T3 2 28.85554
## 47 4 T3 3 31.30958
Para unir a lista em um novo data.frame há pelo menos duas opções:
### Primeira opçção:
df1 <-
sapply(1:3, function(w)
do.call(rbind, LISTOFDATAFRAME[[w]]),
simplify = FALSE)
df1 <-
do.call(rbind, df1)
df1
>
## BLOCO TRAT REP Z
## T1.2 1 T1 2 30.36415
## T1.3 1 T1 3 31.35214
## T2.6 1 T2 2 29.71030
## T2.7 1 T2 3 33.59699
## T3.10 1 T3 2 28.72656
## T3.11 1 T3 3 29.71134
## T1.14 2 T1 2 34.55354
## T1.15 2 T1 3 29.69425
## T2.18 2 T2 2 27.48108
## T2.19 2 T2 3 31.22254
## T3.22 2 T3 2 30.16999
## T3.23 2 T3 3 25.35998
## T1.26 3 T1 2 27.03317
## T1.27 3 T1 3 30.34640
## T2.30 3 T2 2 21.11056
## T2.31 3 T2 3 32.07944
## T3.34 3 T3 2 30.83631
## T3.35 3 T3 3 30.51380
### Segunda opção, pacote dplyr
#library(dplyr)
df2 <- do.call("bind_rows", LISTOFDATAFRAME)
df2
>
## BLOCO TRAT REP Z
## 1 1 T1 2 30.36415
## 2 1 T1 3 31.35214
## 3 1 T2 2 29.71030
## 4 1 T2 3 33.59699
## 5 1 T3 2 28.72656
## 6 1 T3 3 29.71134
## 7 2 T1 2 34.55354
## 8 2 T1 3 29.69425
## 9 2 T2 2 27.48108
## 10 2 T2 3 31.22254
## 11 2 T3 2 30.16999
## 12 2 T3 3 25.35998
## 13 3 T1 2 27.03317
## 14 3 T1 3 30.34640
## 15 3 T2 2 21.11056
## 16 3 T2 3 32.07944
## 17 3 T3 2 30.83631
## 18 3 T3 3 30.51380
## 19 4 T1 2 31.63475
## 20 4 T1 3 31.88315
## 21 4 T2 2 26.45181
## 22 4 T2 3 31.26221
## 23 4 T3 2 28.85554
## 24 4 T3 3 31.30958
Ambas as soluções retornam um data.frame com os dados
selecionados. Dependendo do tamanho do banco de dados pode haver
diferença de tempo no processamento, maiores detalhes podem ser
encontrados nas referências.
Sem dados você é apenas mais uma pessoa com uma opinião. W. Edwards Deming (1900-1993)
Referências
Convert a list of data frames into one data frame Concatenating a list of data frames