我可以使用 apply 系列来获取许多数据帧的每一列的统计信息吗答案

【问题标题】：Can I use the apply family to get a stat on each column of many dataframes我可以使用 apply 系列来获取许多数据帧的每一列的统计信息吗
【发布时间】：2018-08-28 08:57:37
【问题描述】：

早上好 Stack Overflow，

可以使用(s)apply 函数来获取有关数据框列的一些统计信息（无论如何）。我想知道是否可以使用apply 系列为每个不同的数据框获取每列的此类统计信息？

每列缺失值的数量（1 个数据框）：

dataf <- data.frame(list(a = 1:3, b = c(NA, 3:4)), row.names = c("x","y","z"), stringsAsFactors = FALSE)
sapply(dataf, function(x) {sum(is.na(x))})

我曾考虑过制作一个数据框列表，但统计信息随后汇总在列表的元素（即数据框）上，尽管我希望它在列上进行计算。有什么想法吗？

祝你有美好的一天，

安东尼

【问题讨论】：

lapply(list, function(x) sapply(x, function(y) sum(is.na(y)))) 可能值得一试
@missuse 谢谢！我还有很多东西要学xD！祝你有美好的一天！
@missuse 考虑到这个多数据集问题，您如何将 NA 替换为 0？我已经尝试过你的逻辑，但它不适用于代码：lapply(li, function(dataf) sapply(dataf, function(col) { mutate_all(col, funs(ifelse(is.na(.), 0, .))) }))
试试：lapply(li, function(x) sapply(x, function(y) ifelse(is.na(y), 0, y))) 或 lapply(li, function(x) mutate_all(x, funs(ifelse(is.na(.), 0, .))))
我会lapply(li, function(x){x[is.na(x)] <- 0; return(x);})

标签： r dataframe apply sapply

【解决方案1】：

一般来说，如果您想用它们做类似的事情，最好将数据框保存在一个列表中。有关更多信息，请参阅 @gregor 在此问题中的出色回答 How do I make a list of data frames? 。

@missuse 的评论是正确的。在您的示例上进行了测试：

dataf <- data.frame(list(a = 1:3, b = c(NA, 3:4)), row.names = c("x","y","z"), stringsAsFactors = FALSE)
dataf2 <- data.frame(list(a = 1:3, b = c(NA, 3:4)), row.names = c("x","y","z"), stringsAsFactors = FALSE)

li <- list(dataf,dataf2)

lapply(li, function(x) sapply(x, function(y) sum(is.na(y))))
> lapply(li, function(x) sapply(x, function(y) sum(is.na(y))))
[[1]]
a b 
0 1 

[[2]]
a b 
0 1

【讨论】：

谢谢！我以后会考虑的；）。祝你有美好的一天！
考虑到这个多数据集问题，您如何将 NA 替换为 0？我已经尝试过你的逻辑，但它不适用于代码：lapply(li, function(dataf) sapply(dataf, function(col) { mutate_all(col, funs(ifelse(is.na(.), 0, .))) }))
如果你想用零替换所有 NA，你可以 1）创建一个函数，用预期值（在本例中为 0）fill_na <- function(x){ x[is.na(x)] <- 0 return(x) } 替换 NA 和 2）将其应用于所有数据帧在您的列表中：lapply(li, fill_na)