按数据框列标准在列表中子集数据框

Question

我有一个数据框列表。我需要根据数据框一列中的标准对该列表的数据框进行子集化。

（列表的所有数据框具有相同的列数和名称，以及相同的行数）

例如，我有：

l <- list(data.frame(x=c(2,3,4,5), y = c(4,4,4,4), z=c(2,3,4,5)),
data.frame(x=c(1,4,7,3), y = c(7,7,7,7), z=c(2,5,7,8)), 
data.frame(x=c(2,3,1,8), y = c(1,1,1,1), z=c(6,4,1,3)))

names(l) <- c("MH1", "MH2","MH3")

输出

$MH1
  x y z
1 2 4 2
2 3 4 3
3 4 4 4
4 5 4 5

$MH2
 x y z
1 1 7 2
2 4 7 5
3 7 7 7
4 3 7 8

$MH3
  x y z
1 2 1 6
2 3 1 4
3 1 1 1
4 8 1 3

所以我想对列“y”最接近给定数字的数据框进行子集化。例如，如果我说 a=3，则选择的数据框应该是“MH1”（其中列 y=4）

如果“l”是一个数据框，我会这样做：

closestDF <- subset(l, abs(l$y - a) == min(abs(l$y - a))

如何使用数据框列表执行此操作？

Answer 1

根据@David Arenburg、@akrun 和@shadow 的答案和cmets，这里有我发布的问题的三种可能解决方案：

选项 1)

library(data.table)
rbindlist(l)[abs(y - a) == min(abs(y - a))]

选项 2)（需要 R 版本 > 3.1.2）

library(dplyr)
bind_rows(l) %>% filter(abs(y-a)==which.min(abs(y-a)))

选项 3)（也可以完美运行，但如果在大循环或迭代过程中使用，则计算速度比前 2 个选项要慢）

l[[which.min(sapply(l, function(df) sum(abs(df$y - a))))]]