如何在R中循环和修改多个数据帧

Question

我有数据框 A, B, C, ... 并且想以相同的方式修改每个数据框，例如重新排序所有数据帧中存在的因子的因子水平：

A = data.frame( x=c('x','x','y','y','z','z') )
B = data.frame( x=c('x','y','z') )
C = data.frame( x=c('x','x','x','y','y','y','z','z','z') )

A$x = factor( A$x, levels=c('z','y','x') )
B$x = factor( B$x, levels=c('z','y','x') )
C$x = factor( C$x, levels=c('z','y','x') )

如果有大量数据框和/或需要进行大量修改，这将变得很费力。我怎样才能简洁地做到这一点，使用循环或更好的东西？一种简单的方法，例如

for ( D in list( A, B, C ) ) {
D$x = factor( D$x, levels=c('z','y','x') )
}

不起作用，因为它不会修改原始数据帧。

编辑：添加了 A、B 和 C 的定义以使其可重现。

Answer 1

关于 R 需要注意的一点是，对于 assignment，<- 是可传递的，而 = 不是。因此，如果您的数据框在这方面都是相同的，您应该能够执行以下操作：

A$x <- B$x <- C$x <- factor( C$x, levels=c('z','y','x') )

Answer 2

如果你不需要显式循环，你可以使用 lapply：

ll <- lapply(
    list(A, B, C),
    function(df) {
        df$x <- factor(df$x, levels=c('z', 'y', 'x'))
        return(df)
    }
)

由于只复制数据，因此您必须使用从 lapply 返回的列表。

编辑

dfs <- list('A', 'B', 'C')
levels <- c('z', 'y', 'x')

l <- lapply(
    dfs,
    function(df) {
        # Get data frame by name
        df <- get(df)
        df$x <- factor(df$x, levels=levels)
        return(df)
    }
)


for ( i in 1:length(dfs)) {
    assign(dfs[[i]], l[[i]])
}