433
4

9 回答 9

235

bind_rows()从dplyr包中使用：

bind_rows(list_of_dataframes, .id = "column_label")
于 2018-02-27T20:05:08.093 回答
192

另一种选择是使用 plyr 函数：

df <- ldply(listOfDataFrames, data.frame)

这比原来的慢一点：

> system.time({ df <- do.call("rbind", listOfDataFrames) })
   user  system elapsed 
   0.25    0.00    0.25 
> system.time({ df2 <- ldply(listOfDataFrames, data.frame) })
   user  system elapsed 
   0.30    0.00    0.29
> identical(df, df2)
[1] TRUE

我的猜测是 usingdo.call("rbind", ...)将是您会发现的最快的方法，除非您可以执行以下操作（a）使用矩阵而不是 data.frames 和（b）预分配最终矩阵并分配给它而不是增长它.

编辑 1：

根据 Hadley 的评论，这是rbind.fill来自 CRAN 的最新版本：

> system.time({ df3 <- rbind.fill(listOfDataFrames) })
   user  system elapsed 
   0.24    0.00    0.23 
> identical(df, df3)
[1] TRUE

这比 rbind 更容易，而且速度稍微快一些（这些时间在多次运行中保持不变）。而且据我了解，github上的版本plyr比这个还要快。

于 2010-05-17T17:54:31.920 回答
130

为了完整起见，我认为这个问题的答案需要更新。“我的猜测是 usingdo.call("rbind", ...)将是你会发现的最快的方法......” 2010 年 5 月和之后的一段时间可能是这样，但在 2011 年 9 月左右，包版本 1.8.2rbindlist中引入了一个新功能data.table, 并附注“这与do.call("rbind",l), 但要快得多”。快多少？

library(rbenchmark)
benchmark(
  do.call = do.call("rbind", listOfDataFrames),
  plyr_rbind.fill = plyr::rbind.fill(listOfDataFrames), 
  plyr_ldply = plyr::ldply(listOfDataFrames, data.frame),
  data.table_rbindlist = as.data.frame(data.table::rbindlist(listOfDataFrames)),
  replications = 100, order = "relative", 
  columns=c('test','replications', 'elapsed','relative')
  ) 

                  test replications elapsed relative
4 data.table_rbindlist          100    0.11    1.000
1              do.call          100    9.39   85.364
2      plyr_rbind.fill          100   12.08  109.818
3           plyr_ldply          100   15.14  137.636
于 2013-08-28T13:49:09.230 回答
97

绑定图

代码：

library(microbenchmark)

dflist <- vector(length=10,mode="list")
for(i in 1:100)
{
  dflist[[i]] <- data.frame(a=runif(n=260),b=runif(n=260),
                            c=rep(LETTERS,10),d=rep(LETTERS,10))
}


mb <- microbenchmark(
plyr::rbind.fill(dflist),
dplyr::bind_rows(dflist),
data.table::rbindlist(dflist),
plyr::ldply(dflist,data.frame),
do.call("rbind",dflist),
times=1000)

ggplot2::autoplot(mb)

会议：

R version 3.3.0 (2016-05-03)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

> packageVersion("plyr")
[1] ‘1.8.4’
> packageVersion("dplyr")
[1] ‘0.5.0’
> packageVersion("data.table")
[1] ‘1.9.6’

更新：2018 年 1 月 31 日重新运行。在同一台计算机上运行。新版本的软件包。为种子爱好者添加了种子。

在此处输入图像描述

set.seed(21)
library(microbenchmark)

dflist <- vector(length=10,mode="list")
for(i in 1:100)
{
  dflist[[i]] <- data.frame(a=runif(n=260),b=runif(n=260),
                            c=rep(LETTERS,10),d=rep(LETTERS,10))
}


mb <- microbenchmark(
  plyr::rbind.fill(dflist),
  dplyr::bind_rows(dflist),
  data.table::rbindlist(dflist),
  plyr::ldply(dflist,data.frame),
  do.call("rbind",dflist),
  times=1000)

ggplot2::autoplot(mb)+theme_bw()


R version 3.4.0 (2017-04-21)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

> packageVersion("plyr")
[1] ‘1.8.4’
> packageVersion("dplyr")
[1] ‘0.7.2’
> packageVersion("data.table")
[1] ‘1.10.4’

更新：2019 年 8 月 6 日重新运行。

在此处输入图像描述

set.seed(21)
library(microbenchmark)

dflist <- vector(length=10,mode="list")
for(i in 1:100)
{
  dflist[[i]] <- data.frame(a=runif(n=260),b=runif(n=260),
                            c=rep(LETTERS,10),d=rep(LETTERS,10))
}


mb <- microbenchmark(
  plyr::rbind.fill(dflist),
  dplyr::bind_rows(dflist),
  data.table::rbindlist(dflist),
  plyr::ldply(dflist,data.frame),
  do.call("rbind",dflist),
  purrr::map_df(dflist,dplyr::bind_rows),
  times=1000)

ggplot2::autoplot(mb)+theme_bw()

R version 3.6.0 (2019-04-26)
Platform: x86_64-pc-linux-gnu (64-bit)
Running under: Ubuntu 18.04.2 LTS

Matrix products: default
BLAS:   /usr/lib/x86_64-linux-gnu/openblas/libblas.so.3
LAPACK: /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libopenblasp-r0.2.20.so

packageVersion("plyr")
packageVersion("dplyr")
packageVersion("data.table")
packageVersion("purrr")

>> packageVersion("plyr")
[1] ‘1.8.4’
>> packageVersion("dplyr")
[1] ‘0.8.3’
>> packageVersion("data.table")
[1] ‘1.12.2’
>> packageVersion("purrr")
[1] ‘0.3.2’

更新：2021 年 11 月 18 日重新运行。

在此处输入图像描述

set.seed(21)
library(microbenchmark)

dflist <- vector(length=10,mode="list")
for(i in 1:100)
{
  dflist[[i]] <- data.frame(a=runif(n=260),b=runif(n=260),
                            c=rep(LETTERS,10),d=rep(LETTERS,10))
}


mb <- microbenchmark(
  plyr::rbind.fill(dflist),
  dplyr::bind_rows(dflist),
  data.table::rbindlist(dflist),
  plyr::ldply(dflist,data.frame),
  do.call("rbind",dflist),
  Reduce("rbind",dflist),
  purrr::map_df(dflist,dplyr::bind_rows),
  times=1000)

ggplot2::autoplot(mb)+theme_bw()

R version 4.1.2 (2021-11-01)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 10 x64 (build 19043)

>packageVersion("plyr")
[1] ‘1.8.6’
> packageVersion("dplyr")
[1] ‘1.0.7’
> packageVersion("data.table")
[1] ‘1.14.2’
> packageVersion("purrr")
[1] ‘0.3.4’
于 2016-07-21T16:32:13.393 回答
49

中也bind_rows(x, ...)有dplyr。

> system.time({ df.Base <- do.call("rbind", listOfDataFrames) })
   user  system elapsed 
   0.08    0.00    0.07 
> 
> system.time({ df.dplyr <- as.data.frame(bind_rows(listOfDataFrames)) })
   user  system elapsed 
   0.01    0.00    0.02 
> 
> identical(df.Base, df.dplyr)
[1] TRUE
于 2015-04-29T00:32:15.930 回答
22

这是可以完成的另一种方法（只需将其添加到答案中，因为它reduce是一种非常有效的功能工具，经常被忽视作为循环的替代品。在这种特殊情况下，这些都没有比 do.call 快得多）

使用基础 R：

df <- Reduce(rbind, listOfDataFrames)

或者，使用 tidyverse：

library(tidyverse) # or, library(dplyr); library(purrr)
df <- listOfDataFrames %>% reduce(bind_rows)
于 2017-05-17T02:26:22.023 回答
14

在tidyverse中应该如何做：

df.dplyr.purrr <- listOfDataFrames %>% map_df(bind_rows)
于 2017-05-16T13:27:19.083 回答
12

唯一data.table缺少的解决方案是标识符列，以了解数据来自列表中的哪个数据框。

像这样的东西：

df_id <- data.table::rbindlist(listOfDataFrames, idcol = TRUE)

该 idcol参数添加一列 ( .id)，用于标识列表中包含的数据框的来源。结果看起来像这样：

.id a         b           c
1   u   -0.05315128 -1.31975849 
1   b   -1.00404849 1.15257952  
1   y   1.17478229  -0.91043925 
1   q   -1.65488899 0.05846295  
1   c   -1.43730524 0.95245909  
1   b   0.56434313  0.93813197
于 2017-06-22T15:30:44.343 回答
11

为那些想要比较最近的一些答案的人提供更新的视觉效果（我想比较 purrr 和 dplyr 解决方案）。基本上我结合了@TheVTM 和@rmf 的答案。

在此处输入图像描述

代码：

library(microbenchmark)
library(data.table)
library(tidyverse)

dflist <- vector(length=10,mode="list")
for(i in 1:100)
{
  dflist[[i]] <- data.frame(a=runif(n=260),b=runif(n=260),
                            c=rep(LETTERS,10),d=rep(LETTERS,10))
}


mb <- microbenchmark(
  dplyr::bind_rows(dflist),
  data.table::rbindlist(dflist),
  purrr::map_df(dflist, bind_rows),
  do.call("rbind",dflist),
  times=500)

ggplot2::autoplot(mb)

会话信息：

sessionInfo()
R version 3.4.1 (2017-06-30)
Platform: x86_64-w64-mingw32/x64 (64-bit)
Running under: Windows 7 x64 (build 7601) Service Pack 1

包版本：

> packageVersion("tidyverse")
[1] ‘1.1.1’
> packageVersion("data.table")
[1] ‘1.10.0’
于 2017-08-22T17:04:43.120 回答