Extrair nomes de colunas de uma lista aninhada de data.frames

Eu tenho uma lista aninhada de data.frames, qual é a maneira mais fácil de obter os nomes das colunas de todos os data.frames?

Exemplo:

d = data.frame(a = 1:3, b = 1:3, c = 1:3)

l = list(a = d, list(b = d, c = d))

Resultado:

$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

Já existem algumas respostas. Mas deixe-me deixar outra abordagem. Eu usei rapply2()no pacote rawr.

devtools::install_github('raredd/rawr')
library(rawr)
library(purrr)

rapply2(l = l, FUN = colnames) %>% 
flatten

$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

Aqui está uma solução R básica.

Você pode definir uma função personalizada para nivelar sua lista aninhada (que pode lidar com listas aninhadas de qualquer profundidade , por exemplo, mais de 2 níveis), ou seja,

flatten <- function(x){  
  islist <- sapply(x, class) %in% "list"
  r <- c(x[!islist], unlist(x[islist],recursive = F))
  if(!sum(islist))return(r)
  flatten(r)
}

e, em seguida, use o código a seguir para obter os nomes

out <- Map(colnames,flatten(l))

de tal modo que

> out
$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

Exemplo com uma lista aninhada mais profunda

l <- list(a = d, list(b = d, list(c = list(e = list(f= list(g = d))))))
> l
$a
  a b c
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3

[[2]]
[[2]]$b
  a b c
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3

[[2]][[2]]
[[2]][[2]]$c
[[2]][[2]]$c$e
[[2]][[2]]$c$e$f
[[2]][[2]]$c$e$f$g
  a b c
1 1 1 1
2 2 2 2
3 3 3 3

e você receberá

> out
$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c.e.f.g
[1] "a" "b" "c"

Aqui está uma tentativa de fazer isso o mais vetorizado possível,

i1 <- names(unlist(l, TRUE, TRUE))
#[1] "a.a1" "a.a2" "a.a3" "a.b1" "a.b2" "a.b3" "a.c1" "a.c2" "a.c3" "b.a1" "b.a2" "b.a3" "b.b1" "b.b2" "b.b3" "b.c1" "b.c2" "b.c3" "c.a1" "c.a2" "c.a3" "c.b1" "c.b2" "c.b3" "c.c1" "c.c2" "c.c3"
i2 <- names(split(i1, gsub('\\d+', '', i1)))
#[1] "a.a" "a.b" "a.c" "b.a" "b.b" "b.c" "c.a" "c.b" "c.c"

Agora podemos dividir i2tudo antes do ponto, o que dará,

split(i2, sub('\\..*', '', i2))

#    $a
#    [1] "a.a" "a.b" "a.c"

#    $b
#    [1] "b.a" "b.b" "b.c"

#    $c
#    [1] "c.a" "c.b" "c.c"

Para limpá-los totalmente, precisamos fazer um loop e aplicar uma regex simples,

 lapply(split(i2, sub('\\..*', '', i2)), function(i)sub('.*\\.', '', i))

que dá,

$a
[1] "a" "b" "c"

$b
[1] "a" "b" "c"

$c
[1] "a" "b" "c"

O código compactado

i1 <- names(unlist(l, TRUE, TRUE))
i2 <- names(split(i1, gsub('\\d+', '', i1)))
final_res <- lapply(split(i2, sub('\\..*', '', i2)), function(i)sub('.*\\.', '', i))

Tente isto

d = data.frame(a = 1:3, b = 1:3, c = 1:3)

l = list(a = d, list(b = d, c = d))

foo <- function(x, f){
    if (is.data.frame(x)) return(f(x))
    lapply(x, foo, f = f)
}

foo(l, names)

O ponto crucial aqui é que data.framesna verdade são uma lista especial, por isso é importante o que testar.

Pequena explicação: o que precisa ser feito aqui é uma recursão, já que com cada elemento você pode olhar para um dataframe, então você quer decidir se aplica namesou se aprofunda na recursão e chama foonovamente.

Primeiro crie l1, uma lista aninhada apenas com os nomes de colunas

l1 <- lapply(l, function(x) if(is.data.frame(x)){
  list(colnames(x)) #necessary to list it for the unlist() step afterwards
}else{
  lapply(x, colnames)
})

Então liste l1

unlist(l1, recursive=F)

Aqui está uma maneira de usar purrrfunções map_depthevec_depth

library(purrr)

return_names <- function(x) {
   if(inherits(x, "list"))
     return(map_depth(x, vec_depth(x) - 2, names))
    else return(names(x))
}

map(l, return_names)

#$a
#[1] "a" "b" "c"

#[[2]]
#[[2]]$b
#[1] "a" "b" "c"

#[[2]]$c
#[1] "a" "b" "c"