使用地图更改值答案

【问题标题】：Use map to change values使用地图更改值
【发布时间】：2021-03-14 16:13:52
【问题描述】：

我有三个数据集说

df1 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))
df2 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))
df3 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))

我想对变量x进行截断：如果是负数，则等于0。这是代码

map( list(df1,df2,df3), ~ifelse( .x$x <0, 0, .x$x))

但原来的df1, df2, df3没有修改。如何对原始数据帧进行这种修改？

【问题讨论】：

标签： r dplyr tidyverse purrr

【解决方案1】：

在 R 中（至少在大多数情况下），你必须分配一个对象来修改它。

虽然在 python 中您可以直接分配给元组 (df1,df2,df3)，但不幸的是，在 R 中这是不可能的。

因此，如果你真的想修改原始对象，你必须手动进行：

df1 = ifelse(df1$x <0, 0, df1$x)
df2 = ifelse(df2$x <0, 0, df2$x)
df3 = ifelse(df3$x <0, 0, df3$x)

但是，您可以使用列表实现非常相似的效果：

library(purrr)
set.seed(1)
N=10
df1 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))
df2 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))
df3 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))

x=list(df1=df1, df2=df2, df3=df3)
y=map(x, ~ifelse( .x$x <0, 0, .x$x))
y$df1
#>  [1] 0.0000000 0.1836433 0.0000000 1.5952808 0.3295078 0.0000000 0.4874291
#>  [8] 0.7383247 0.5757814 0.0000000

^{由reprex package (v1.0.0) 于 2021-03-14 创建}

请注意，命名列表元素很重要。

编辑：

根据您的评论，您的原始代码似乎不是您想要的。使用 ifelse() 将返回一个向量。如果要将此算法应用于多个列，则必须使用其他函数，例如dplyr::mutate()。您可以通过https://dplyr.tidyverse.org了解更多信息。

这样就可以了：

library(purrr)
library(dplyr)
set.seed(1)
N=10
df1 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))
df2 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))
df3 <- data.frame( x= rnorm(N), y = rnorm(N))

clean_df = function(df){
    #use either everything() or just x, I'm not sure about what you really want
    df %>% mutate(across(everything(), ~ifelse( .x<0, 0, .x))) 
}

x=list(df1=df1, df2=df2, df3=df3)
y=map(x, clean_df)
y$df1
#>            x         y
#> 1  0.0000000 1.5117812
#> 2  0.1836433 0.3898432
#> 3  0.0000000 0.0000000
#> 4  1.5952808 0.0000000
#> 5  0.3295078 1.1249309
#> 6  0.0000000 0.0000000
#> 7  0.4874291 0.0000000
#> 8  0.7383247 0.9438362
#> 9  0.5757814 0.8212212
#> 10 0.0000000 0.5939013

^{由reprex package (v1.0.0) 于 2021-03-15 创建}

【讨论】：

谢谢！但是y只返回变量x，我希望它返回原始数据帧。

【解决方案2】：

您可以使用lst 代替list 创建命名列表，使用map 执行操作并使用list2env 更改原始数据帧。

library(dplyr)
library(purrr)

res <- map(lst(df1,df2,df3), ~.x %>% mutate(x = ifelse(x < 0, 0, x)))
#Using pmax would also give the same output
#res <- map(lst(df1,df2,df3), ~.x %>% mutate(x = pmax(x, 0)))
list2env(res, .GlobalEnv)

【讨论】：