在 R 中使用 lapply 循环遍历 R 中的 data.frames 列表

Question

由于尺寸限制，我有一个如下所示的数据框：

所以我的目标是采用bottleneck_list，这是一个数据帧列表，并使用 lapply，对所有数据帧运行相同的分析。它们是自定义的，但我正在努力让它通过每个 df。

test 是bottleneck_list[[1]]

这里是函数示例

  test2 <- test %>% 
  mutate(early_startTime = startTime - 300) %>% 
  mutate(id = rownames(test))

loop <- lapply(1:nrow(test), function(x) {
  neck_row <- test[x,]
  
  test_list <- test[which(test$startTime == bottleneck_row$endTime),]
})
match <- do.call(rbind,loop)

events * match

所以基本上每个数据帧都必须对其进行若干操作。

这是我尝试过的：

list_alt <- lapply(bottleneck_list, sapply, function(x) {

  test <- bottleneck_list[[x]]
  
  test2 <- test %>% 
  mutate(early_startTime = startTime - 300) %>% 
  mutate(id = rownames(test))


loop <- lapply(1:nrow(test), function(x) {
  neck_row <- test[x,]
  
  test_list <- test[which(test$startTime == bottleneck_row$endTime),]
})
match <- do.call(rbind,loop)

match
})

但不起作用。最终结果应该是我在这个列表中的所有数据框是一个包含另外两个变量的数据框列表。

编辑： 我需要参考bottleneck_list[[1]] 才能使其正常工作。

Answer 1

如果它是一个 list 的 data.frames，循环使用 map 和 mutate 在 list 和 mutate 在每个 data.frames 中创建新列

library(purrr)
library(dplyr)
bottleneck_list2 <- map(bottleneck_list, ~ .x %>%
          mutate(early_startTime = startTime - 300, id = row_number()))

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或者使用来自base R的lapply

bottleneck_list2 <- lapply(bottleneck_list, function(test)
       transform(test, early_startTime = startTime - 300, id = row.names(test)))

---

如果我们想做一些转换

 lapply(bottleneck_list, function(test){
        row.names(test) <- NULL
        test$somecol <- test$col1 + 24
        test
         })