bind_cols во фрейм данных и сохраните именованные числа c имен

Question

У меня есть 4 очень коротких списка, и я хочу связать их вместе в один фрейм данных. Я пробовал bind_cols(x), где x это список. Я также пытался lapply(x, data.frame) %>% bind_cols().

Они оба создают список, но я теряю имена.

Желаемый вывод:

Var Name      ....1     ....2     ....3     ....4
Accuracy    0.8690265 0.8103582 0.7820126 0.7598878
Sensitivity 0.7336562 0.7589099 0.7877551 0.7327766
Specificity 0.8848108 0.8175676 0.7811213 0.7640959
Precision   0.4261603 0.3682604 0.3584030 0.3253012
F1          0.5391459 0.4958904 0.4926611 0.4505777
MCC         0.4925390 0.4352215 0.4252838 0.3688497
AUC         0.8092335 0.7882387 0.7844382 0.7484363

Данные:

list(structure(c(0.869026548672566, 0.73365617433414, 0.88481084133258, 
0.426160337552743, 0.53914590747331, 0.492538999353894, 0.80923350783336
), .Dim = c(7L, 1L), .Dimnames = list(c("Accuracy", "Sensitivity", 
"Specificity", "Precision", "F1", "MCC", "AUC"), NULL)), structure(c(0.810358155114661, 
0.758909853249476, 0.817567567567568, 0.368260427263479, 0.495890410958904, 
0.435221475998339, 0.788238710408522), .Dim = c(7L, 1L), .Dimnames = list(
    c("Accuracy", "Sensitivity", "Specificity", "Precision", 
    "F1", "MCC", "AUC"), NULL)), structure(c(0.782012613106663, 
0.787755102040816, 0.781121317706684, 0.358402971216342, 0.492661135928526, 
0.425283810027502, 0.78443820987375), .Dim = c(7L, 1L), .Dimnames = list(
    c("Accuracy", "Sensitivity", "Specificity", "Precision", 
    "F1", "MCC", "AUC"), NULL)), structure(c(0.759887798036466, 
0.732776617954071, 0.764095917044718, 0.325301204819277, 0.450577663671374, 
0.368849691479186, 0.748436267499395), .Dim = c(7L, 1L), .Dimnames = list(
    c("Accuracy", "Sensitivity", "Specificity", "Precision", 
    "F1", "MCC", "AUC"), NULL)))

РЕДАКТИРОВАТЬ:

> bind_cols(x) %>%
+   as.data.frame %>%
+   `row.names<-`(., row.names(x[[1]]))
  X..i.....1 X..i.....2 X..i.....3 X..i.....4
1  0.8690265  0.8103582  0.7820126  0.7598878
2  0.7336562  0.7589099  0.7877551  0.7327766
3  0.8848108  0.8175676  0.7811213  0.7640959
4  0.4261603  0.3682604  0.3584030  0.3253012
5  0.5391459  0.4958904  0.4926611  0.4505777
6  0.4925390  0.4352215  0.4252838  0.3688497
7  0.8092335  0.7882387  0.7844382  0.7484363
> 
> do.call(cbind, x)
     X..i.....1 X..i.....2 X..i.....3 X..i.....4
[1,]  0.8690265  0.8103582  0.7820126  0.7598878
[2,]  0.7336562  0.7589099  0.7877551  0.7327766
[3,]  0.8848108  0.8175676  0.7811213  0.7640959
[4,]  0.4261603  0.3682604  0.3584030  0.3253012
[5,]  0.5391459  0.4958904  0.4926611  0.4505777
[6,]  0.4925390  0.4352215  0.4252838  0.3688497
[7,]  0.8092335  0.7882387  0.7844382  0.7484363

РЕДАКТИРОВАТЬ 2:

Удаление строки column_to_rownames('rn') и работает:

map(x, ~ .x %>%
      as.data.frame %>%
      rownames_to_column('rn')) %>% 
  reduce(inner_join, by = 'rn')

Дает мне:

  rn  X..i...x  X..i...y X..i...x.x X..i...y.y
1  1 0.8690265 0.8103582  0.7820126  0.7598878
2  2 0.7336562 0.7589099  0.7877551  0.7327766
3  3 0.8848108 0.8175676  0.7811213  0.7640959
4  4 0.4261603 0.3682604  0.3584030  0.3253012
5  5 0.5391459 0.4958904  0.4926611  0.4505777
6  6 0.4925390 0.4352215  0.4252838  0.3688497
7  7 0.8092335 0.7882387  0.7844382  0.7484363

Answer 1

Tidyverse функции удаляет имена строк. Таким образом, нам может потребоваться предварительно обработать имена строк отдельно

library(dplyr)
library(purrr)
library(tibble)
map(x, ~ .x %>%
            as.data.frame %>%
            rownames_to_column('rn')) %>% 
    reduce(inner_join, by = 'rn') %>%
    column_to_rownames('rn')
#              V1.x      V1.y    V1.x.x    V1.y.y
#Accuracy    0.8690265 0.8103582 0.7820126 0.7598878
#Sensitivity 0.7336562 0.7589099 0.7877551 0.7327766
#Specificity 0.8848108 0.8175676 0.7811213 0.7640959
#Precision   0.4261603 0.3682604 0.3584030 0.3253012
#F1          0.5391459 0.4958904 0.4926611 0.4505777
#MCC         0.4925390 0.4352215 0.4252838 0.3688497
#AUC         0.8092335 0.7882387 0.7844382 0.7484363

Обновить

Поскольку существуют некоторые проблемы в поведении функций с различными версиями, то есть когда мы делаем %>%, это удаление фактических имен строк с индексом по умолчанию. Чтобы избежать этого, выполните преобразование rownames_to_column вне %>%, а затем выполните reduce и column_to_rownames

 map(x, ~ rownames_to_column(as.data.frame(.x), "rn")) %>% 
       reduce(inner_join, by = 'rn') %>%
       column_to_rownames('rn')

---

. Или другой параметр -

bind_cols(x) %>%
   as.data.frame %>%
   `row.names<-`(., row.names(x[[1]]))
#              ...1      ...2      ...3      ...4
#Accuracy    0.8690265 0.8103582 0.7820126 0.7598878
#Sensitivity 0.7336562 0.7589099 0.7877551 0.7327766
#Specificity 0.8848108 0.8175676 0.7811213 0.7640959
#Precision   0.4261603 0.3682604 0.3584030 0.3253012
#F1          0.5391459 0.4958904 0.4926611 0.4505777
#MCC         0.4925390 0.4352215 0.4252838 0.3688497
#AUC         0.8092335 0.7882387 0.7844382 0.7484363

*. 1017 *

Более компактен в base R хотя

do.call(cbind, x)
#               [,1]      [,2]      [,3]      [,4]
#Accuracy    0.8690265 0.8103582 0.7820126 0.7598878
#Sensitivity 0.7336562 0.7589099 0.7877551 0.7327766
#Specificity 0.8848108 0.8175676 0.7811213 0.7640959
#Precision   0.4261603 0.3682604 0.3584030 0.3253012
#F1          0.5391459 0.4958904 0.4926611 0.4505777
#MCC         0.4925390 0.4352215 0.4252838 0.3688497
#AUC         0.8092335 0.7882387 0.7844382 0.7484363