R中多个数据帧的相同功能答案

【问题标题】：Same function over multiple data frames in RR中多个数据帧的相同功能
【发布时间】：2014-03-27 00:08:02
【问题描述】：

我是 R 新手，这是一个非常简单的问题。我发现了很多与我想要的东西相似的东西，但不完全是。基本上我有多个数据框，我只想在所有数据框上运行相同的功能。一个 for 循环可以工作，但我不确定如何正确设置它来调用数据帧。它似乎也最喜欢使用 R 的 lapply 方法。我也玩过 get 函数，但无济于事。如果这是一个重复的问题，我深表歉意。任何帮助将不胜感激！

这是我过于简化的示例： 2个数据帧：df1、df2

df1
start stop ID
0     10   x
10    20   y
20    30   z

df2
start stop ID
0     10   a
10    20   b
20    30   c

我想要的是第 4 列，其中包含两个 dfs 的开始和停止平均值

df1
start stop ID  Avg
0     10   x    5 
10    20   y    15
20    30   z    25

我可以一次处理一个数据帧：

df1$Avg <- rowMeans(subset(df1, select = c(start, stop)), na.rm = TRUE)

但我想在所有数据帧上运行它。

【问题讨论】：

我觉得这是在正确的轨道上，我只是不能让它与上面的 rowMeans 这样的函数一起工作。 stackoverflow.com/questions/19738565/…

标签： r for-loop dataframe lapply

【解决方案1】：

这是使用 for 循环的另一种可能的解决方案。几天前我遇到了同样的问题（有更多数据集），其他解决方案不起作用。假设你有 n 个数据集：

df1 <- data.frame(start = seq(0,20,10), stop = seq(10,30,10), ID = letters[24:26])
df2 <- data.frame(start = seq(0,20,10), stop = seq(10,30,10), ID = letters[1:3])
...
dfn <- data.frame(start = seq(0,20,10), stop = seq(10,30,10), ID = letters[n:n+2])

首先要做的是列出dfs：

df.list<-lapply(1:n, function(x) eval(parse(text=paste0("df", x)))) #In order to store all datasets in one list using their name
names(df.list)<-lapply(1:n, function(x) paste0("df", x)) #Adding the name of each df in case you want to unlist the list afterwards

之后，您可以使用 for 循环（这是最重要的部分）：

for (i in 1:length(df.list)) {
  df.list[[i]][["Avg"]]<-rowMeans(df.list[[i]][1:2])
}

你有（如果你的列表只包括前两个数据集）：

> df.list
[[1]]
  start stop ID Avg
1     0   10  x   5
2    10   20  y  15
3    20   30  z  25

[[2]]
  start stop ID Avg
1     0   10  a   5
2    10   20  b  15
3    20   30  c  25

最后，如果您希望将列表中修改后的数据集返回到全局环境中，您可以这样做：

list2env(df.list,.GlobalEnv)

这种技术可以应用于 n 个数据集和其他功能。我发现它是最灵活的解决方案。

【讨论】：

【解决方案2】：

将它们放入一个列表中，然后在列表上运行rowMeans。

df1 <- data.frame(x = rep(3, 5), y = seq(1, 5, 1), ID = letters[1:5])
df2 <- data.frame(x = rep(5, 5), y = seq(2, 6, 1), ID = letters[6:10])

lapply(list(df1, df2), function(w) { w$Avg <- rowMeans(w[1:2]); w })

 [[1]]
   x y ID Avg
 1 3 1  a 2.0
 2 3 2  b 2.5
 3 3 3  c 3.0
 4 3 4  d 3.5
 5 3 5  e 4.0

 [[2]]
   x y ID Avg
 1 5 2  f 3.5
 2 5 3  g 4.0
 3 5 4  h 4.5
 4 5 5  i 5.0
 5 5 6  j 5.5

【讨论】：

类似的 lapply(), function(){}) 代码如何用 lapply-function 中使用的函数重写原始日期帧？

【解决方案3】：

如果您希望将所有输出放在同一个文件中，这可能会有所帮助。

 df1 <- data.frame(x = rep(3, 5), y = seq(1, 5, 1), ID = letters[1:5])
 df2 <- data.frame(x = rep(5, 5), y = seq(2, 6, 1), ID = letters[6:10])

 z=list(df1,df2)
 df=NULL
 for (i in z) {
 i$Avg=(i$x+i$y)/2
 df<-rbind(df,i)
 print (df)
 }

 > df
   x y ID Avg
1  3 1  a 2.0
2  3 2  b 2.5
3  3 3  c 3.0
4  3 4  d 3.5
5  3 5  e 4.0
6  5 2  f 3.5
7  5 3  g 4.0
8  5 4  h 4.5
9  5 5  i 5.0
10 5 6  j 5.5

【讨论】：

【解决方案4】：

制作数据框列表，然后使用 lapply 将函数应用于所有数据框。

df.list <- list(df1,df2,...)
res <- lapply(df.list, function(x) rowMeans(subset(x, select = c(start, stop)), na.rm = TRUE))
# to keep the original data.frame also
res <- lapply(df.list, function(x) cbind(x,"rowmean"=rowMeans(subset(x, select = c(start, stop)), na.rm = TRUE)))

然后，lapply 将按顺序将每个数据帧作为 x 输入。

【讨论】：