如何将id变量添加到R中的多个数据集答案

【问题标题】：how to add id variable to multiple datasets in R如何将id变量添加到R中的多个数据集
【发布时间】：2013-06-13 05:37:33
【问题描述】：

使用 R，我想向多个数据集添加一个计数器变量（id 变量）。例如我有两个数据集 x.df 和 y.df：

x1   <- c(1,3,5,7)
x2   <- letters[1:4]
x.df <- as.data.frame(cbind(x1, x2))

y1   <- c(100,200,300,400,500)
y2   <- c(letters[22:26])
y.df <- as.data.frame(cbind(y1, y2))

我想为这些数据集添加一个 id 变量“id”：

datasets <- c("x.df","y.df")

for (i in datasets) {
  i$sortid <- c(1:nrow(i))
}

这会导致错误：

1:nrow(i) 中的错误：长度为 0 的参数

我认为导致错误的原因是 Brian Diggs 建议的here，他指出：i 是字符串；您想要具有在 i 中保存的名称的对象。那就是get()函数。

但是，我不确定如何将 get 函数应用于“数据集”的元素。另外我认为 lapply 在这里不合适，因为我想添加一个变量而不是输出列表，但也许我错了？

感谢任何cmets，

理查德

【问题讨论】：

标签： r variables loops dataset

【解决方案1】：

for (i in datasets)
{
    d <- get(i)
    d$sortid <- 1:nrow(d)
    assign(i, d)
}

但真正的答案是将您的数据集包装在一个列表中：

dfs <- lapply(list(x.df, y.df), function(d) {
     d$sortid <- 1:nrow(d)
     d
})

【讨论】：

+1 太快了！这是我的确切答案，包括使用list 和lapply。
非常感谢您提供这两个解决方案。他们俩都像魅力一样工作。我认识到在 R 中 lapply 解决方案优于“循环解决方案”，但我发现当它们以列表格式放入时很难处理数据集。（例如，对其中一个进行分析，或者以 .txt 格式编写它们。）我想我必须提高我的 lapply 技能！ ;) 再次感谢！