在 R 的全局环境中为许多 tibbles 运行相同的代码答案

【问题标题】：Running the same code for many tibbles in the global environment in R在 R 的全局环境中为许多 tibbles 运行相同的代码
【发布时间】：2022-01-24 04:32:04
【问题描述】：

我正在与 R 合作。

我有很多看起来与此相似的小标题（我之所以说相似，是因为它们在开头包含 5 列，在开头包含 11 列，需要删除）

chair   table  hill  block  chain  ball  money house

  2       4     5      6      7     -2     4     5 
  1       3     6      1      8      3     9     1
 -2       1     1     -2      1      8    -2     3
  6       4    -2      4     -2      5     8     4
  5       5     5      5      3      2     6     7

首先，我需要在 tibble 的开头和结尾删除我不需要的列。所以，我使用了这段代码。

dummy1 <- at01 %>% 
  select(-1, -2, -3, -4, -5, -name, -time, -id, -class,
         -slot, -bracket, -app, -aal, -PHT, -END,
         -START)

然后，我需要通过使用此代码消除列名的前 4 个字符来重命名列。

names(dummy1) <- substring(names(dummy1), 5)

最后，我需要用 NA 替换所有的 -2

dummy1[dummy1 == -2] <- NA

我的全局环境中有 120 个文档。如何传递所有代码以快速获得干净的结果，而无需对每个 tibble 执行这三个步骤。

谢谢

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

将相同的函数应用于多个数据帧时，最容易在列表中使用它们，这样您就可以使用来自apply 或purrr 的函数。在这里，我假设您的全局环境中只有 120 个数据帧。我首先将您全局环境中的所有数据框放入一个列表中。然后，我们可以在每个数据帧上应用你的各种函数（我把它们都放在一个函数中）来清理它们。然后，您可以使用 purrr::map 将该函数应用于每个数据帧。

library(tidyverse)

# Put all dataframes in your global environment into a list.
dfs <- Filter(function(x) is(x, "data.frame"), mget(ls()))

cleanup <- function(x){
  x <- x %>% 
    select(-c(1:5, name, time, id, class,
           slot, bracket, app, aal, PHT, END,
           START)) %>% 
    mutate_all(~replace(., . == -2, NA))
  
  names(x) <- substring(names(x), 5)
  return(x)
}

dfs_cleanedup <- purrr::map(dfs, cleanup)

然后，如果您想用清理后的数据帧覆盖全局环境中的 120 个数据帧，那么您可以执行以下操作（注意：它将覆盖全局环境中的数据帧）。

list2env(dfs_cleanedup, envir = .GlobalEnv)

【讨论】：