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我有一个大数据框，我正在尝试根据数据框中的组构造一个字符串，以便在shinyTree中显示。

下面是一个数据示例：

dat <- data.frame("region" = c(paste("region", rep(1:3, each=4))),
              "area" = c(paste("area", rep(1:6, each=2))),
              "name" = c(paste("name",1:12)))

shinyTree要求数据以如下所示的字符串构造：

listString <- paste0("list('region 1' = list('area 1' = list('name 1'='', 'name 2'=''), 
                                         'area 2' = list('name 3'='', 'name 4'='')),
                       'region 2' = list('area 3' = list('name 5'='', 'name 6'=''), 
                                        'area 4' = list('name 7'='', 'name 8'='')),
                       'region 3' = list('area 5' = list('name 9'='', 'name 10'=''), 
                                        'area 6' = list('name 11'='', 'name 12'='')))")

有没有办法在 dplyr 中使用 mutate 和 groups 来构造这个字符串？"list("元素应连接到每个组的第一次出现。

我已经尝试使用嵌套for循环和嵌套lapply()函数compiler::cmpfun()来加速它，但事实证明这太慢而无法构建。我的数据有 5 个“级别”和 ~3000 行，处理大约需要 30 秒，这对于闪亮的应用程序来说太慢了。

任何帮助将不胜感激。

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这是一个tidyverse解决方案。关键是使用summarise并将str_c(collapse = )相同的层次结构放在一起，然后mutate添加str_c额外的list(调用和逗号/空格。包含collapse=意味着将字符向量转换为具有所需分隔符的长度为 1 的向量之一，从而可以与summarise. 我会尝试逐行运行以查看它是如何组合在一起的，交替格式化然后删除层次结构。最后[[只是使其成为字符串格式而不是小标题。由于实际代码中有更多级别，因此我将更多重复的str_c调用包装到makelist和collapse函数中，以使其更清楚何时发生的事情和更具可读性。

NB 的额外好处是summarise删除旧变量以供使用，并在我们进行时删除分组级别，因此我们不需要任何额外group_by或任何select调用！

library(tidyverse)
tbl <- tibble(
  "region" = c(paste("region", rep(1:3, each=4))),
  "area" = c(paste("area", rep(1:6, each=2))),
  "name" = c(paste("name",1:12))
)

makelist <- function(parent, child) str_c("'", parent, "' = list(", child, ")")
collapse <- function(level) str_c(level, collapse = ", ")

tbl %>%
  mutate(name = str_c("'", name, "'=''")) %>%
  group_by(region, area) %>%
  summarise(names = collapse(name)) %>%
  mutate(area = makelist(area, names)) %>%
  summarise(areas = collapse(area)) %>%
  mutate(region = makelist(region, areas)) %>%
  summarise(regions = collapse(region)) %>%
  mutate(liststr = str_c("list(", regions, ")")) %>%
  `[[`(1)
#> [1] "list('region 1' = list('area 1' = list('name 1'='', 'name 2'=''), 'area 2' = list('name 3'='', 'name 4'='')), 'region 2' = list('area 3' = list('name 5'='', 'name 6'=''), 'area 4' = list('name 7'='', 'name 8'='')), 'region 3' = list('area 5' = list('name 9'='', 'name 10'=''), 'area 6' = list('name 11'='', 'name 12'='')))"

由reprex 包（v0.2.0）于 2018 年 3 月 1 日创建。

于 2018-03-01T13:57:48.817 回答