基于向量从数据框中访问变量列表（的属性）答案

【问题标题】：Accessing (attributes of) a list of variables from a data frame based on a vector基于向量从数据框中访问变量列表（的属性）
【发布时间】：2017-10-12 10:37:35
【问题描述】：

我有一个（大）数据框，其中包含变量，每个变量都有一个 comment 属性。

# Basic sample data
df <- data.frame(a = 1:5, b = 5:1, c = 5:9, d = 9:5, e = 1:5)
comment(df$a) <- "Some explanation"
comment(df$b) <- "Some description"
comment(df$c) <- "etc."

我想为这些变量中的一些提取comment属性，以及一些可能的值。

所以我首先定义要提取的变量列表：

variables_to_extract = c("a", "b", "e")

我通常会处理数据框的一个子集，但是我无法访问属性（例如，comment），也无法访问每个变量的可能值列表。

library(tidyverse)
df %>% select(one_of(variables_to_export)) %>% comment()
# accesses only the 'comment' attribute of the whole data frame (df), hence NULL

我也尝试通过df[[variables_to_export]]访问，但是会报错...

df[[variables_to_export]]
# Error: Recursive Indexing failed at level 2

我想将所有内容提取到数据框中，但由于递归索引错误，它不起作用。

meta <- data.frame(variable = variables_to_export,
                   description = comment(papers[[variables_to_export]]),
                   values = papers[[vairables_to_export]] %>% 
                     unique() %>% na.omit() %>% sort() %>% paste(collapse = ", "))
# Error: Recursive Indexing failed at level 2

【问题讨论】：

library(tidyverse); df %>% select(one_of(variables_to_extract)) %>% map(comment) 或在基地，lapply(df[, variables_to_extract], comment)

标签： r dplyr attr

【解决方案1】：

由于 data.frame 是一个列表，您可以使用 lapply 或 purrr::map 将函数（例如 comment）应用于它包含的每个向量：

library(tidyverse)

df %>% select(one_of(variables_to_extract)) %>% map(comment)    # in base R, lapply(df[variables_to_extract], comment)
#> $a
#> [1] "Some explanation"
#> 
#> $b
#> [1] "Some description"
#> 
#> $e
#> NULL

把它放在一个data.frame中，

data_frame(variable = variables_to_extract, 
           # iterate over variable, subset df and if NULL replace with NA; collapse to chr
           description = map_chr(variable, ~comment(df[[.x]]) %||% NA), 
           values = map(variable, ~df[[.x]] %>% unique() %>% sort()))

#> # A tibble: 3 x 3
#>   variable      description    values
#>      <chr>            <chr>    <list>
#> 1        a Some explanation <int [5]>
#> 2        b Some description <int [5]>
#> 3        e             <NA> <int [5]>

这会将values 保留为列表列，这通常更有用，但如果您愿意，可以添加toString 将其折叠并使用map_chr 进行简化。

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以使用base R中的Map

Map(comment, df[variables_to_extract])
#$a
#[1] "Some explanation"

#$b
#[1] "Some description"

#$e
#NULL

【讨论】：