ddply 来自多个数据帧的块

Question

ddply（和类似函数）如何处理多个数据帧。

例如，我有一个包含家庭汽车信息的数据框

car <- data.frame(name=c('aaa','aaa','bbb'), cars=c('honda','chevy','datsun'))

和第二个家庭成员的数据框

 people <- data.frame(name=c('aaa','bbb','bbb'), age=c(25,18,33))

我想应用一个函数

 neatfun <- function( car_chunk, people_chunk){ analysis with age and type of cars}

到相应的车和人块，类似于

 analysis <- ddply( list(car,people), "name", neatfun)

其中 ddply 将按名称拆分数据帧列表，然后将每个数据帧的相应块传递给 netfun 函数。

目前，我愿意假设每个“名字”都出现在所有数据框中，因此我不必担心有车（但没有人）或有人（但没有车）的家庭。

谢谢

Answer 1

在不知道您所说的“一些分析”的确切含义的情况下，我可以看到一些继续进行的方法。首先将您的数据组合到一个数据帧中。

library(dplyr)
> df <- left_join(car, people)
Joining by: "name"
> df
  name   cars age
1  aaa  honda  25
2  aaa  chevy  25
3  bbb datsun  18
4  bbb datsun  33

然后使用 dplyr 操作进行分析。

processed_df <- df %>% 
  group_by(name) %>% 
  ## do analysis here
  ## e.g. summarise, mutate, filter, top_n

如果你有一些更复杂的事情要做，并且你想要一个函数来接受一个数据帧，对它做一些事情，然后吐出一个新的数据帧，你可以编写一个函数来完成它，将您的数据拆分为一个列表，将函数应用于每个部分，然后将其保存在列表中，或者如果有意义将它们全部绑定在一起。

这是假设我们有与上面相同的 df，一个连接的数据框。 （上面列出的merge 选项应该与dplyr 中的left_join 做同样的事情。

df_func <- function(df){  ## take in a dataframe, do stuff, return a dataframe
  ## some analysis
  return(df_new)
}
df_list <- split(df, df$name)  ## make a list of dataframes, 
                               ## where each element is a dataframe with the same name
df_new_list <- lapply(df_list, FUN = df_func)  ## apply function to each element
total_list <- rbind_all(df_new_list) ## put all the elements into a single dataframe
                                     ## rbind_all is a dplyr tool.
                                     ## otherwise you can use
total_list <- do.call(rbind, df_new_list)