如何对 dplyr-R 中的多个数据帧应用相同的操作？答案

【问题标题】：How to apply same operation to multiple data frames in dplyr-R?如何对 dplyr-R 中的多个数据帧应用相同的操作？
【发布时间】：2018-11-24 06:41:57
【问题描述】：

我想对“R”中的多个数据帧应用相同的操作，但不知道如何处理这个问题。

这是dplyr中pipe操作的示例：

library(dplyr)

    iris %>% mutate(Sepal=rowSums(select(.,starts_with("Sepal"))),
                    Length=rowSums(select(.,ends_with("Length"))),
                    Width=rowSums(select(.,ends_with("Width"))))
iris2 <- iris
iris3 <- iris

您能否建议如何将相同的管道函数应用于iris、iris2 和isis3？我需要使用dplyr管道操作。

我想map 函数可能会有所帮助，但由于我还没有完全理解它的概念，所以我在应用它时遇到了错误。

示例脚本：

library(purrr)

iris.set <- c(iris,iris2,iris3)
map(iris.set, ~ . %>% mutate(Sepal=rowSums(select(.,starts_with("Sepal"))),
                Length=rowSums(select(.,ends_with("Length"))),
                Width=rowSums(select(.,ends_with("Width")))))

【问题讨论】：

进行以下更改：iris.set <- list(iris,iris2,iris3)map(iris.set, ~ .x %>% mutate(Sepal=rowSums(select(.,starts_with("Sepal"))), Length=rowSums(select(.,ends_with("Length"))), Width=rowSums(select(.,ends_with("Width")))))
@CPak 太好了！所以如果我需要单独保留这些数据框，我需要取消列出iris.set？
单独保存是什么意思？
我的意思是结果列表包含 3 个数据框，iris、iris2 和 iris3。我需要它们返回 3 个数据帧，再次存储在 data.frame，而不是 list。我为这个特定问题创建了新帖子。 stackoverflow.com/questions/50860018/…

标签： r dplyr data-manipulation tidyverse

【解决方案1】：

如果你把你的操作变成一个函数：

library(dplyr)
my_fun <- function(x) { 
      x %>%       
          mutate(Sepal=rowSums(select(.,starts_with("Sepal"))),
          Length=rowSums(select(.,ends_with("Length"))),
          Width=rowSums(select(.,ends_with("Width"))))
}

您可以轻松地将数据帧列表传递给它：

result <- list( iris, iris2, iris3 ) %>%
    lapply( my_fun )

【讨论】：

感谢您的建议，但我更愿意继续使用dplyr，以便按照@www 的建议进行操作。
嗨@rosscova - 我可以用什么方法替换现有的“iris”数据框而不是将它们组合成“结果”？

【解决方案2】：

对你有好处吗？

    library(dplyr)

    #matrices replication 
    iris1=iris
    iris2=iris
    iris3=iris

    #list of combinations: apply is tricky for array input
    irises=matrix(c("iris1","iris2","iris3"), ncol=1)

    #function design
    Funct<-function(df_name){

      df=get(df_name)
      df %>% mutate(Sepal=rowSums(select(.,starts_with("Sepal"))),
                    Length=rowSums(select(.,ends_with("Length"))),
                    Width=rowSums(select(.,ends_with("Width"))))
    }

    apply(irises,MARGIN=2, Funct)

【讨论】：