使用 For 循环或 Apply 改变许多数据帧的几列答案

【问题标题】：Mutating several columns of many dataframes with For loop or Apply使用 For 循环或 Apply 改变许多数据帧的几列
【发布时间】：2022-12-03 12:29:20
【问题描述】：

我正在尝试对下一个问题使用循环或应用系列解决方案。我的数据框很少，例如：

df1 <- data.frame(a = c(1,2,3,NA,NA,NA,NA,NA,9,NA),b = c(1,2,3,4,NA,NA,NA,8,9,10),c = c(1,2,3,NA,NA,NA,7,8,NA,NA))

df2 <- data.frame(a = c(1,2,3,4,5,6,NA,NA,NA,10),b = c(1,2,3,4,NA,NA,NA,8,9,10),c = c(1,2,3,NA,NA,NA,7,8,NA,NA))

df5 <- data.frame(a = c(1,2,3,4,5,6,NA,NA,9,10),b = c(1,2,3,4,5,6,NA,8,9,10),c = c(1,2,3,NA,NA,NA,7,8,9,NA))

我在这里尝试使用 na.approx 来填补一些 NA 空白。我的想法是：

l <- c(1,2,5)
for (i in l){
    df[[i]] <- df[[i]] %>% mutate(a = na.approx(a, na.rm = FALSE))
    df[[i]] <- df[[i]] %>% mutate(b = na.approx(b, na.rm = FALSE))
    df[[i]] <- df[[i]] %>% mutate(c = na.approx(c, na.rm = FALSE))
}

在此示例中，我收到以下错误：

Error in UseMethod("mutate") : 
no applicable method for 'mutate' applied to an object of class "c('double', 'numeric')"

根据我的实际数据，我得到了这个错误：

Error in `vectbl_as_col_location2()`:
! Can't extract columns past the end.
i Location 13101 doesn't exist.
i There are only 16 columns.

其中“13101”将是名为“df13101”的数据框的一部分。

当我检查数据框类时，我得到

[1] "data.frame"

例如，但我得到的实际数据框

[1] "grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

当我检查每个变量的类型时，我想改变的都是数字（示例和真实变量）。

我需要了解如何正确调用这些数据帧，以及由于数据类或 mutate 的使用而可能面临的问题。我试过使用 mapply，但我对 R 很陌生，而且我几乎不了解整个 apply 系列。

任何帮助都会很棒，感谢阅读！

【问题讨论】：

标签： r for-loop apply mapply

【解决方案1】：

如果数据帧存储在列表中，这样做会更容易。然后，您可以将该函数应用于每个数字列。

library(dplyr)
library(zoo)

l <- c(1,2,5)
list_of_data <- mget(paste0('df', l))

list_of_data <- purrr::map(list_of_data, ~.x %>%
                      mutate(across(where(is.numeric), 
                       ~na.approx(.x, na.rm = FALSE))))

list_of_data
#$df1
#    a  b  c
#1   1  1  1
#2   2  2  2
#3   3  3  3
#4   4  4  4
#5   5  5  5
#6   6  6  6
#7   7  7  7
#8   8  8  8
#9   9  9 NA
#10 NA 10 NA

#$df2
#    a  b  c
#1   1  1  1
#2   2  2  2
#3   3  3  3
#4   4  4  4
#...
#...

如果您希望新值再次反映在实际数据框中，请使用list2env。

list2env(list_of_data, .GlobalEnv)

【讨论】：