Давайте составим список lis

 chicago = data.frame('city' = rep('chicago'), 'year' = c(2018,2019,2020), 'population' = c(100, 105, 110)) paris = data.frame('city' = rep('paris'), 'year' = c(2018,2019,2020), 'population' = c(200, 205, 210)) berlin = data.frame('city' = rep('berlin'), 'year' = c(2018,2019,2020), 'population' = c(300, 305, 310)) bangalore = data.frame('city' = rep('bangalore'), 'year' = c(2018,2019,2020), 'population' = c(400, 405, 410)) lis = list(chicago = chicago, paris = paris, berlin = berlin, bangalore = bangalore)  

Теперь у меня есть новый df , содержащий последние данные для каждого city ,

 df = data.frame('city' = c('chicago', 'paris', 'berlin', 'bangalore'), 'year' = rep(2021), 'population' = c(115, 215, 315, 415))  

Я хочу добавить каждую строку df в на lis основе city .

Я делаю это с помощью,

 #convert to datframe lis = dplyr::bind_rows(lis) #rbind lis = rbind(lis, df) #again convert to list lis = split(lis, lis$city)  

что неэффективно для больших наборов данных. Является ли их какой-либо эффективной альтернативой для больших наборов данных?

Спасибо.

Редактировать

Мой исходный список содержит 2239 фреймы данных, и размер каждого фрейма данных равен 310x15 .

Оценка времени выполнения,

Лучшая производительность за счет,

 library(data.table) rbindlist(c(lis, list(df)))[, .(split(.SD, city))]$V1  Unit: milliseconds  expr min lq mean median uq max neval  av() 823.2123 850.56 933.109 865.7741 921.9321 1268.007 100  

Далее идет,

 lis = dplyr::bind_rows(lis) #rbind lis = rbind(lis, df) #again convert to list lis = split(lis, lis$city)  Unit: seconds expr min lq mean median uq max neval ac() 1.893728 2.032478 2.323619 2.285914 2.325451 4.304177 100  

Далее,

 Map(rbind, lis, split(df, df$city)[names(lis)])  Unit: seconds expr min lq mean median uq max neval az() 2.29919 2.444761 2.749236 2.688349 2.887123 4.205997 100  

Далее,

 imap(lis, ~ .x %gt;%  bind_rows(df %gt;%  filter(city == .y))) Unit: seconds expr min lq mean median uq max neval ax() 4.9921 5.072752 5.178707 5.121748 5.183845 6.069612 100  

Мы можем использовать imap для перебора list , и filter » df » на основе имен list , чтобы добавить строку в каждый из list элементов

 library(dplyr) library(purrr) lis2 lt;- imap(lis, ~ .x %gt;%  bind_rows(df %gt;%  filter(city == .y)))  

-выход

 gt; lis2 $chicago  city year population 1 chicago 2018 100 2 chicago 2019 105 3 chicago 2020 110 4 chicago 2021 115  $paris  city year population 1 paris 2018 200 2 paris 2019 205 3 paris 2020 210 4 paris 2021 215  $berlin  city year population 1 berlin 2018 300 2 berlin 2019 305 3 berlin 2020 310 4 berlin 2021 315  $bangalore  city year population 1 bangalore 2018 400 2 bangalore 2019 405 3 bangalore 2020 410 4 bangalore 2021 415  

Или использовать base R с Map и rbind

 Map(function(x, nm) rbind(x, df[df$city == nm,]), lis, names(lis))  

Или использовать rbindlist с data.table

 library(data.table) rbindlist(c(lis, list(df)))[, .(split(.SD, city))]$V1  

Или немного более эффективным, будет с split

 Map(rbind, lis, split(df, df$city)[names(lis)])