R - 带有 dplyr 的 For 循环，用于跨多个数据帧对数据进行子集化

Question

我有 50 个包含温度和湿度数据的数据框，我想创建一个新的数据框，其中包含每个数据框的特定行。首先，我创建了一个列表 (onomata_list)，其中导入了所有 50 个数据帧，其次我创建了一个虚拟数据帧 (All_stations_30_6_17) 来“发送”来自每个数据帧的行，最后我编写了以下 for 循环以实现上述目的：

 for(i in 1:length(onomata_list)){
  new_df <- onomata_list[[i]] %>% filter(date == "2017-06-30" & time == "17:00")
  All_Stations_30_6_17 <- rbind(All_stations_30_6_17,new_df)
}

很遗憾，它不起作用，我收到以下消息：

rbind 中的错误（All_stations_30_6_17，new_df）： 找不到对象“All_stations_30_6_17”

它试图在过去几个小时内解决它，但我没有运气。有什么建议吗？

Answer 1

如果您有数据框列表，这应该可以工作：

library(purrr)
library(dplyr)

All_Stations_30_6_17 <- map_dfr(onomata_list, ~ filter(.x, date == "2017-06-30" & time == "17:00"))

Map 函数通常会遍历列表元素。这里map_drc 会将 purrr 样式的函数（用~ 表示）映射到onomata_list 的列表元素上，然后将行绑定（因此是_dfr）映射到数据帧输出中。