r 中有没有办法使用对象名称的字符列表来使用 base::lapply 和 dplyr::mutate 来改变这些对象

Question

我对这个话题很陌生，可能无法用正确的方式表达自己。我想要做的是对我工作区中的几个对象执行相同的操作。

因此，我生成了这些对象的列表，并尝试将此列表提供给 lapply，后者随后将其提供给 mutate。其中一列应包含类型（例如“Experiment”或“exp”），另一列应包含相应对象的名称（例如“iris2”）。使用 mutate(iris2, type = "exp", name = "iris2") 实现了所需的结果，但是当我尝试将列表输入构造时出现错误。我搜索了两天，但找不到有效的解决方案。示例代码如下。

感谢您对此的任何帮助， 斯蒂芬

library(dplyr)

iris2 <- iris
iris4 <- iris

mutate(iris2, type = "exp", name = "iris2")

file_list <- list("iris2", "iris4")

my_fun <- function(x) { 
  as.name(x) %>%       
    mutate(type = "exp", name = as.character(x))
}

result <- file_list %>% lapply( my_fun )

Answer 1

这里的问题是您传递了一个字符串，该字符串表示您希望使用的数据框的名称。当您在函数中调用 as.name(x) 时，您实际上是在将符号作为参数传递给 mutate，而不是该符号所引用的数据框。如果你想访问一个符号所指的对象，你需要eval那个符号，所以你可以使用eval(as.name(x))。

但是，R 中从符号名称获取对象的快捷方式是get(x)，相当于eval(as.name(x))：

my_fun <- function(x) mutate(get(x), type = "exp", name = as.character(x))

result <- lapply(file_list, my_fun)

如果我们查看result 中两个数据帧的head，我们可以看到预期的结果：

lapply(result, head)
#> [[1]]
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species type  name
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa  exp iris2
#> 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa  exp iris2
#> 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa  exp iris2
#> 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa  exp iris2
#> 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa  exp iris2
#> 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa  exp iris2
#> 
#> [[2]]
#>   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species type  name
#> 1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa  exp iris4
#> 2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa  exp iris4
#> 3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa  exp iris4
#> 4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa  exp iris4
#> 5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa  exp iris4
#> 6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa  exp iris4

请注意，如果您将多个相似的对象放在一个列表中，则不需要这样做。起初将数据框放在列表中感觉有点陌生，但是当您必须跨多个数据框执行操作时，它会变得容易得多。例如，您可以这样做：

iris_list <- list(iris2 = iris, iris4 = iris)

您可以使用iris_list[[1]] 和iris_list[[2]] 等轻松访问每个数据帧，这不会增加很多击键。您还可以摆脱对file_list 和单独函数的需求，因为您可以在一行中实现所有内容：

Map(function(x, y) mutate(x, type = "exp", name = y), iris_list, names(iris_list))

如果在任何时候，您希望数据帧回到您的全局环境中，您可以这样做list2env(iris_list, globalenv())

Answer 2

我们可以从purrr使用map

library(purrr)
library(dplyr)
map(file_list, ~ get(.x) %>% 
          mutate(type = "exp", name = .x) )