如何将相同的函数应用于多个数据帧以使用assign（deparse（substitute（df）））覆盖输入变量？ [R]答案

【问题标题】：How to apply the same functions to multiple data frames to overwrite input variables using assign(deparse(substitute(df)))? [R]如何将相同的函数应用于多个数据帧以使用assign（deparse（substitute（df）））覆盖输入变量？ [R]
【发布时间】：2018-08-20 06:12:22
【问题描述】：

我有多个列数相同的数据框。

iris1 <- iris
iris2 <- iris

然后，我想提取一些特定的列，并用具有特定列的列覆盖原始数据帧。

func <- function(df) {
    temp <- df %>%
    select("Species",starts_with("Sepal"))
    assign(deparse(substitute(df)),temp,envir=.GlobalEnv)
    }

如果我只将函数应用于一个数据帧，效果会很好：

func(iris1)

str(iris1)
'data.frame':   150 obs. of  3 variables:
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...

但是，一旦我尝试将其应用于多个数据帧，它就不起作用了：

func(list(iris1,iris2))
Error: Variable context not set

我试图找到解决方案，但大多数建议建议使用lapply，它以列表格式返回结果。

lapply(list(iris1,iris2),func) -> result

我只想通过函数覆盖数据帧iris1 和iris2，但是如何？目前我正在按数据帧运行函数，但我希望在一次操作中完成。

func(iris1)
func(iris2)

【问题讨论】：

当您使用lapply() 时，每个单独的函数调用都具有此签名：FUN(X[[i]], ...)（即deparse(substitute(df)) == "X[[i]]"）。所以任何替代方法都会失败。我认为您只需将要分配的名称作为参数传递给func()。
谢谢。我尝试了以下脚本，但出现了错误。 assign(paste(df,"",sep=""),temp,envir=.GlobalEnv)(instead of original operation in the function)lapply(list(iris1,iris2)extr)Error:list(iris1,iris2) is not function,string or symbol

标签： r lapply

【解决方案1】：

试试这个：

func <- function(...) {
  require(dplyr)
  mc <- match.call(expand.dots = FALSE)
  lapply(mc$..., function(n) {
    assign(deparse(n), get(deparse(n)) %>% select("Species",starts_with("Sepal")), envir = .GlobalEnv)
  })
  invisible()
}

> str(iris1)
'data.frame':   150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
> str(iris2)
'data.frame':   150 obs. of  5 variables:
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
 $ Petal.Length: num  1.4 1.4 1.3 1.5 1.4 1.7 1.4 1.5 1.4 1.5 ...
 $ Petal.Width : num  0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.3 0.2 0.2 0.1 ...
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
> func(iris1, iris2)
> str(iris1)
'data.frame':   150 obs. of  3 variables:
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...
> str(iris2)
'data.frame':   150 obs. of  3 variables:
 $ Species     : Factor w/ 3 levels "setosa","versicolor",..: 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ...
 $ Sepal.Length: num  5.1 4.9 4.7 4.6 5 5.4 4.6 5 4.4 4.9 ...
 $ Sepal.Width : num  3.5 3 3.2 3.1 3.6 3.9 3.4 3.4 2.9 3.1 ...

【讨论】：

【解决方案2】：

一种方法是使用eval、parse 和paste0 在for 循环中运行命令。这可行，但并不理想。

for (df in c("iris1", "iris2")) {
  eval(parse(text = paste0(df, ' <- select(', df ,', "Species", starts_with("Sepal"))')))
}

这会循环遍历名称列表并为每个名称运行一个命令，因此列表 c("iris1", "iris2") 将运行：

iris1 <- select(iris1, "Species", starts_with("Sepal"))
iris2 <- select(iris2, "Species", starts_with("Sepal"))

【讨论】：

感谢您的建议。它成功了，但将它应用到实际数据框有点困难，因为我需要为它们指定一些参数。