데이터 프레임을 처리한 결과를 리스트로 얻은 뒤 해당 리스트를 다시 데이터 프레임으로 변환할 필요가 있을 수 있다. 이 변환은 몇 단계를 거쳐서 처리해야 한다.

1. unlist( )를 통해 리스트를 벡터로 변환한다.

2. matrix( )를 사용해 벡터를 행렬로 변환한다.

3. as.data.frame( )3을 사용해 행렬을 데이터 프레임으로 변환한다.

4. names( )를 사용해 리스트로부터 변수명을 얻어와 데이터 프레임의 각 컬럼에 이름을 부여한다.

다음은 아이리스 데이터의 각 컬럼에 대한 평균을 lapply( )로 구한 뒤 이 결과를 다시 데이터 프레임으로 변환한 예다.

> d <- as.data.frame(matrix(unlist(lapply(iris[, 1:4], mean)),
+                           ncol=4, byrow=TRUE))
> names(d) <- names(iris[, 1:4])
> d
  Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width
1     5.843333     3.057333         3.758     1.199333

또는 do.call( )을 사용해 변환할 수도 있다. 지금 살펴보는 예제의 경우에는 lapply( )가 반환한 리스트 내의 각 컬럼별 계산 결과가 들어 있다. 따라서 이를 새로운 데이터 프레임의 컬럼들로 합치기 위해 cbind( )를 사용한다. 다음 코드는 do.call( )을 사용해 lapply( )의 결과로 나온 리스트 내 요소 각각을 cbind( )의 인자들로 넘겨준다.

> data.frame(do.call(cbind, lapply(iris[, 1:4], mean)))
  Sepal.Length  Sepal.Width  Petal.Length  Petal.Width
1     5.843333     3.057333         3.758     1.199333

앞에서 살펴본 두 가지 방법 중 unlist( )후 matrix( )를 거쳐 데이터 프레임으로 변환하는 방법에는 한 가지 문제가 있다. unlist( )는 벡터를 반환하는데, 벡터에는 한 가지 데이터 타입만 저장할 수 있기 때문에 변환 과정에서 하나의 데이터 타입으로 데이터가 모두 형 변환되어버리기 때문이다.

다음 예에서는 문자열과 숫자가 혼합된 경우 unlist( )가 문자열을 모두 엉뚱한 값으로 바꿔버리는 것을 볼 수 있다.

> x <- list(data.frame(name="foo", value=1),
+           data.frame(name="bar", value=2))
> unlist(x)
 name value name value
    1     1    1     2

따라서 데이터 타입이 혼합된 경우에는 do.call( )을 사용해야 한다. 다음 예에서는 리스트의 각 요소가 한 행에 해당하므로 rbind를 호출했다.

> x <- list(data.frame(name="foo", value=1),
+           data.frame(name="bar", value=2))
> do.call(rbind, x)
  name value
1  foo     1
2  bar     2

이것만으로 끝이라면 좋겠지만 아쉽게도 do.call(rbind, …) 방식은 속도가 느리다는 단점이 있다. 따라서 대량의 데이터를 변환해야 한다면 ‘5장. 데이터 조작 II’에서 설명할 rbindlist( )를 사용해야 한다.

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3 이와 유사한 함수로 주어진 객체를 벡터로 변환하는 as.vector( ), 리스트로 변환하는 as.list( ), 팩터로 변환하는 as.factor( ) 등의 함수가 있다.