Kombinieren Sie zwei Listen von Datenrahmen, Datenrahmen nach Datenrahmen

Question

Ich habe, was kein Zweifel ist ein einfaches Problem. Ich habe die letzte Stunde nach einer Lösung gesucht, aber mir fehlt eindeutig etwas. Wenn dies tatsächlich ein Duplikat bitte Link mich auf den richtigen Weg, dies zu tun:

Beispieldaten:

names <- c("Cycling1.opr", "Cycling2.opr", "Cycling3.opr") 
mydf1 <- data.frame(V1=c(1:5), V2=c(21:25)) 
mydf2 <- data.frame(V1=c(1:10), V2=c(21:30)) 
mydf3 <- data.frame(V1=c(1:30), V2=c(21:50)) 
opr <- list(mydf1,mydf2,mydf3) 
mydf4 <- data.frame(timestamp=c(1:5)) 
mydf5 <- data.frame(timestamp=c(1:10)) 
mydf6 <- data.frame(timestamp=c(1:30)) 
timestamp <- list(mydf4,mydf5,mydf6) 
names(opr) <- names 
names(timestamp) <- names 

Jede Liste (OPR und Zeitstempel) hat immer die gleiche Anzahl von data.frames und wenn mit Derselbe Name, jeder dieser data.frames hat immer die gleiche Länge. Was ich tun möchte, ist, jeden ähnlich benannten Datenrahmen in einen einzigen Datenrahmen als Teil einer endgültigen Liste zusammenzufassen (vielleicht als finalopr bezeichnet), so dass seine Struktur wie folgt ist.

dput(finalopr) 
list(structure(list(V1 = 1:5, V2 = 21:25, timestamp = 1:5), .Names = c("V1", 
"V2", "timestamp"), row.names = c(NA, -5L), class = "data.frame"), 
structure(list(V1 = 1:10, V2 = 21:30, timestamp = 1:10), .Names = c("V1", 
"V2", "timestamp"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame"), 
structure(list(V1 = 1:30, V2 = 21:50, timestamp = 1:30), .Names = c("V1", 
"V2", "timestamp"), row.names = c(NA, -30L), class = "data.frame")) 

Answer 1

> mapply(cbind, opr, timestamp, SIMPLIFY=FALSE) 
$Cycling1.opr 
    V1 V2 timestamp 
1 1 21   1 
2 2 22   2 
3 3 23   3 
4 4 24   4 
5 5 25   5 

$Cycling2.opr 
    V1 V2 timestamp 
1 1 21   1 
2 2 22   2 
3 3 23   3 
4 4 24   4 
5 5 25   5 
6 6 26   6 
7 7 27   7 
8 8 28   8 
9 9 29   9 
10 10 30  10 

$Cycling3.opr 
    V1 V2 timestamp 
1 1 21   1 
2 2 22   2 
3 3 23   3 
4 4 24   4 
5 5 25   5 
6 6 26   6 
7 7 27   7 
8 8 28   8 
9 9 29   9 
10 10 30  10 
11 11 31  11 
12 12 32  12 
13 13 33  13 
14 14 34  14 
15 15 35  15 
16 16 36  16 
17 17 37  17 
18 18 38  18 
19 19 39  19 
20 20 40  20 
21 21 41  21 
22 22 42  22 
23 23 43  23 
24 24 44  24 
25 25 45  25 
26 26 46  26 
27 27 47  27 
28 28 48  28 
29 29 49  29 
30 30 50  30 

Hier ist die Struktur:

> str(mapply(cbind, opr, timestamp, SIMPLIFY=FALSE)) 
List of 3 
$ Cycling1.opr:'data.frame': 5 obs. of 3 variables: 
    ..$ V1  : int [1:5] 1 2 3 4 5 
    ..$ V2  : int [1:5] 21 22 23 24 25 
    ..$ timestamp: int [1:5] 1 2 3 4 5 
$ Cycling2.opr:'data.frame': 10 obs. of 3 variables: 
    ..$ V1  : int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
    ..$ V2  : int [1:10] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 
    ..$ timestamp: int [1:10] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 
$ Cycling3.opr:'data.frame': 30 obs. of 3 variables: 
    ..$ V1  : int [1:30] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ... 
    ..$ V2  : int [1:30] 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 ... 
    ..$ timestamp: int [1:30] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 ...