使用列表中的数据框：删除变量，添加新变量答案

【问题标题】：Working with dataframes in a list: Drop variables, add new ones使用列表中的数据框：删除变量，添加新变量
【发布时间】：2011-09-17 22:42:44
【问题描述】：

用两个数据框df1和df2

定义一个列表dats

dats <- list( df1 = data.frame(a=sample(1:3), b = sample(11:13)),
    df2 = data.frame(a=sample(1:3), b = sample(11:13)))

> dats
$df1
  a  b
1 2 12
2 3 11
3 1 13

$df2
  a  b
1 3 13
2 2 11
3 1 12

我想在每个数据框中删除变量 a。接下来，我想从外部数据帧中添加一个带有每个数据帧 id 的变量，例如：

ids <- data.frame(id=c("id1","id2"),df=c("df1","df2"))
> ids
  id  df
1 id1 df1
2 id2 df2

为了删除不必要的变量，我尝试了这个没有运气：

> dats <- lapply(dats, function(x) assign(x, x[,c("b")]))  
> Error in assign(x, x[, c("b")]) : invalid first argument

也不知道怎么添加id。

我也试过了，也许更合适：

> temp <- lapply(dats, function(x) subset(x[1], select=x[[1]]$b))
Error in x[[1]]$b : $ operator is invalid for atomic vectors

我感到困惑的是str(out[1]) 返回一个列表，str(out[[1]]) 返回一个数据框。我认为这可能与它有关。

【问题讨论】：

如果您不同意我的编辑，请随时回滚。我喜欢这个问题。

标签： r lapply data-manipulation data-management

【解决方案1】：

这样好吗？

dats <- list( df1 = data.frame(a=sample(1:3), b = sample(11:13)),
    df2 = data.frame(a=sample(1:3), b = sample(11:13)))

ids <- data.frame(id=c("id1","id2"),df=c("df1","df2"))

# remove variable a
dats2 <- lapply(dats, function(x) x[,!names(x) == "a"])

# add id
for(i in 1:length(dats2)) {
  dats2[[i]] <- merge(dats2[[i]], ids$id[ids$df == names(dats2)[i]])
}

dats2

  $df1
     x   y
  1 11 id1
  2 12 id1
  3 13 id1

  $df2
     x   y
  1 11 id2
  2 12 id2
  3 13 id2

【讨论】：

+1 非常简洁。在实际应用程序中，我试图对 ids 数据帧进行排序，使其具有与 dats2 相同的顺序，然后循环遍历其中一个数据帧。 names(dats2)[i] 在这里大开眼界。它允许使用合并并让 r 进行排序。
有没有办法为在同一行中附加的列指定名称。我看到可能应用程序中的默认设置是调用它y。是否可以指定为id？

【解决方案2】：

或者试试这个：将你的 ids 提取到一个命名向量中，将数据帧名称映射到 id：

df2id <- ids$id
names(df2id) <- ids$df

> df2id
df1 df2 
id1 id2 
Levels: id1 id2

然后使用 mapply 来 (a) 从每个数据框中删除 a 列，以及 (b) 添加 id 列：

> mapply( function(d,x) cbind( subset(d, select = -a),
+                              id = x),
+         dats, df2id[ names(dats) ] ,
+         SIMPLIFY=FALSE)
$df1
   b  id
1 12 id1
2 11 id1
3 13 id1

$df2
   b  id
1 12 id2
2 11 id2
3 13 id2

请注意，我们将df2id[ names(dats) ] 传递给mapply——这确保df2id 中的数据帧与dats 中的数据帧“对齐”。

【讨论】：