向表或数据框列表中的每个元素添加新列答案

【问题标题】：Adding a new column to each element in a list of tables or data frames向表或数据框列表中的每个元素添加新列
【发布时间】：2012-11-15 19:40:33
【问题描述】：

我有一个文件列表。我还有一个“名称”列表，我 substr() 来自这些文件的实际文件名。我想为列表中的每个文件添加一个新列。此列将包含“名称”中的相应元素，该元素重复倍于文件中的行数。

例如：

df1 <- data.frame(x = 1:3, y=letters[1:3])
df2 <- data.frame(x = 4:6, y=letters[4:6])
filelist <- list(df1,df2)
ID <- c("1A","IB")

伪代码

  for( i in length(filelist)){

       filelist[i]$SampleID <- rep(ID[i],nrow(filelist[i])

  }

//基本上是在filelist中的每个dataframe中创建一个新列，并用重复对应的ID值填充该列

我的输出应该是这样的：

filelist[1] 应该是：

   x y SAmpleID
 1 1 a       1A
 2 2 b       1A
 3 3 c       1A

fileList[2]

   x y SampleID
 1 4 d       IB
 2 5 e       IB
 3 6 f       IB

等等……

任何想法如何完成。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

另一种解决方案是使用 cbind，并利用 R 将循环使用较短向量的值这一事实。

举例

x <- df2  # from above
cbind(x, NewColumn="Singleton")
 #    x y NewColumn
 #  1 4 d Singleton
 #  2 5 e Singleton
 #  3 6 f Singleton

没有必要使用rep。 R 会为你做到这一点。

因此，您可以将cbind(filelist[[i]], ID[[i]]) 放在您的for loop 中，或者正如@Sven 指出的那样，您可以使用清洁器mapply：

filelist <- mapply(cbind, filelist, "SampleID"=ID, SIMPLIFY=F)

【讨论】：

非常感谢大家的帮助和出色的方法。 for 循环、mapply() 和 cbind 都像魅力一样工作。学习这样的语言很有趣，每次我在这个板上提出问题时，我都会学到一些新东西。很抱歉我不能早点写信来表达我的感激之情。谢谢
包含SIMPLIFY=F的目的是什么

【解决方案2】：

这是您的循环的更正版本：

for( i in seq_along(filelist)){

  filelist[[i]]$SampleID <- rep(ID[i],nrow(filelist[[i]]))

}

有 3 个问题：

在正文中的命令之后缺少最终的)。
列表元素由[[ 访问，而不是[。 [ 返回长度为 1 的列表。 [[ 仅返回元素。
length(filelist) 只是一个值，因此循环仅针对列表的最后一个元素运行。我将其替换为seq_along(filelist)。

更有效的方法是使用mapply 完成任务：

mapply(function(x, y) "[<-"(x, "SampleID", value = y) ,
       filelist, ID, SIMPLIFY = FALSE)

【讨论】：

你真的不需要mapply中的匿名函数。 mapply(`[<-`, filelist, 'sampleID', value = ID, SIMPLIFY = FALSE) 会工作
我也接受了你的回答。我认为您可以接受两个答案，因为它们都非常有帮助。我很抱歉，但我无意以任何方式冒犯你。实际上 for 循环很棒，而且解释最有帮助。非常感谢！

【解决方案3】：

purrr 方式，使用map2

library(dplyr)
library(purrr)

map2(filelist, ID, ~cbind(.x, SampleID = .y))

#[[1]]
#  x y SampleId
#1 1 a       1A
#2 2 b       1A
#3 3 c       1A

#[[2]]
#  x y SampleId
#1 4 d       IB
#2 5 e       IB
#3 6 f       IB

或者也可以使用

map2(filelist, ID, ~.x %>% mutate(SampleId = .y))

如果您命名列表，我们可以使用imap 并根据其名称添加新列。

names(filelist) <- c("1A","IB")
imap(filelist, ~cbind(.x, SampleID = .y))
#OR
#imap(filelist, ~.x %>% mutate(SampleId = .y))

类似于使用Map

Map(cbind, filelist, SampleID = names(filelist))

【讨论】：

【解决方案4】：

这个对我有用：

为列表中的每个数据框创建一个新列；根据现有列填充新列的值。（在您的情况下是 ID）。

例子：

# Create dummy data
df1<-data.frame(a = c(1,2,3))
df2<-data.frame(a = c(5,6,7))

# Create a list
l<-list(df1, df2)

> l
[[1]]
  a
1 1
2 2
3 3

[[2]]
  a
1 5
2 6
3 7

# add new column 'b'
# create 'b' values based on column 'a' 
l2<-lapply(l, function(x) 
  cbind(x, b = x$a*4))

结果：

在你的情况下是这样的：

filelist<-lapply(filelist, function(x) 
  cbind(x, b = x$SampleID))

【讨论】：

【解决方案5】：

一个棘手的方法：

library(plyr)

names(filelist) <- ID
result <- ldply(filelist, data.frame)

【讨论】：

【解决方案6】：

data_lst <- list(
  data_1 = data.frame(c1 = 1:3, c2 = 3:1),
  data_2 = data.frame(c1 = 1:3, c2 = 3:1)
)

f <- function (data, name){
  data$name <- name
  data
}

Map(f, data_lst , names(data_lst))

【讨论】：