使用 R 在 for 循环中赋值

Question

全部：

当我尝试使用for 循环创建 5 个数据帧并将这五个数据帧分配给一个列表时，问题就来了。请看一个例​​子：

library(data.table)
set.seed(123)    
df <- as.data.table(list(rnorm(10,1,1), rnorm(10,1,1)))
list <- list() 
for(i in 2011:2015){
             list[[paste0("A_",i)]] <- df[, year := as.numeric(i)]
             }

所以，正如我所料，year 变量的值应该与每个元素中的i 相同。例如，list[1] 中 year 的值应该是 2011。但是，上面的代码在所有元素中为 year 返回 2015：

    > list[1]
$A_2011
            V1         V2 year
 1:  0.4395244  2.2240818 2015
 2:  0.7698225  1.3598138 2015
 3:  2.5587083  1.4007715 2015
 4:  1.0705084  1.1106827 2015
 5:  1.1292877  0.4441589 2015
 6:  2.7150650  2.7869131 2015
 7:  1.4609162  1.4978505 2015
 8: -0.2650612 -0.9666172 2015
 9:  0.3131471  1.7013559 2015
10:  0.5543380  0.5272086 2015

我无法弄清楚我的代码有什么问题。如果有人能在这里指出问题，我将不胜感激。我想看看使用lapply 左右的任何其他解决方案，如果有的话。非常感谢！

Answer 1

for(i in 2011:2015){
  list[[paste0("A_",i)]] <- df[, year := as.numeric(i)]
} 

如果有人能在这里指出问题，我将不胜感激。

<- 生成指向同一个 data.table 的指针，df，而不是复制。将其包装在 copy() 中应该可以解决这个问题。但是，使用单个大表会更干净：

yrs = 2011:2015
res <- df[, rbindlist(Map(cbind, .(.SD), year = yrs))]

这有几个优点：

• data.tables 列表遇到了奇怪的指针问题。
• 大 data.table 允许使用 by= 迭代子表，这可以提高效率。

Answer 2

这行得通： 与上面相反，使用 dplyr 追加新列：

setNames(lapply(2011:2015, function(i){
    as.data.table(list(rnorm(10,1,1), rnorm(10,1,1))) %>% 
        mutate(year = i)
}), sprintf("A_%s", 2011:2015))

编辑种子处理：

setNames(lapply(2011:2015, function(i){
    set.seed(123)
    as.data.table(list(rnorm(10,1,1), rnorm(10,1,1))) %>% 
        mutate(year = i)
}), sprintf("A_%s", 2011:2015))

输出：

List of 5
 $ A_2011:'data.frame': 10 obs. of  3 variables:
  ..$ V1  : num [1:10] 0.44 0.77 2.56 1.07 1.13 ...
  ..$ V2  : num [1:10] 2.224 1.36 1.401 1.111 0.444 ...
  ..$ year: int [1:10] 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011 2011
 $ A_2012:'data.frame': 10 obs. of  3 variables:
  ..$ V1  : num [1:10] 0.44 0.77 2.56 1.07 1.13 ...
  ..$ V2  : num [1:10] 2.224 1.36 1.401 1.111 0.444 ...
  ..$ year: int [1:10] 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012 2012
 $ A_2013:'data.frame': 10 obs. of  3 variables:
  ..$ V1  : num [1:10] 0.44 0.77 2.56 1.07 1.13 ...
  ..$ V2  : num [1:10] 2.224 1.36 1.401 1.111 0.444 ...
  ..$ year: int [1:10] 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013 2013
 $ A_2014:'data.frame': 10 obs. of  3 variables:
  ..$ V1  : num [1:10] 0.44 0.77 2.56 1.07 1.13 ...
  ..$ V2  : num [1:10] 2.224 1.36 1.401 1.111 0.444 ...
  ..$ year: int [1:10] 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014 2014
 $ A_2015:'data.frame': 10 obs. of  3 variables:
  ..$ V1  : num [1:10] 0.44 0.77 2.56 1.07 1.13 ...
  ..$ V2  : num [1:10] 2.224 1.36 1.401 1.111 0.444 ...
  ..$ year: int [1:10] 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015 2015