检索数据框的名称以用作列名中的前缀答案

【问题标题】：Retrieving the name of data frame to use as a prefix in column name检索数据框的名称以用作列名中的前缀
【发布时间】：2021-08-06 10:11:24
【问题描述】：

这是我数据的一小部分：

A1 <- data.frame(Cell_ID = c("M", "M", "M", "BR", "BR", "BR"), 
                 Pulse_ID = c(1, 2, 3, 1, 2, 3),  
                 x = c(45.0495, 40.044, 55.0605, 45.0495, 40.044, 35.0385)) 
A2 <- data.frame(Cell_ID = c("M", "M", "M", "BR", "BR", "BR"), 
                 Pulse_ID = c(1, 2, 3, 1, 2, 3),  
                 x = c(30.033, 45.0495, 45.0495, 45.0495, 35.0385, 45.0495))

>A1     #A2 is the same format
  Cell_ID  Pulse_ID       x
     M         1       45.0495
     M         2       40.0440
     M         3       55.0605
    BR         1       45.0495
    BR         2       40.0440
    BR         3       35.0385

wells <- list(A1, A2)

旋转表格以使每一列都是一个新的 Cell_ID 是可以的。但我似乎无法在下面的函数中插入数据框名称作为前缀（例如 names_prefix = "A1_"）。

df <- lapply(wells, function(well){
  well %>%  
  pivot_wider(names_from = Cell_ID, values_from = x, names_prefix = **WHAT DO I INSERT HERE**) 
})
final <- df %>% reduce(full_join, by = "Pulse_ID")

我认为我不能通过lapply 运行数据框，同时尝试在函数中提取数据框名称。我考虑过使用循环，但我也想不通。我有超过 100 个数据帧来运行它，所以我不能手动输入每个前缀。最终，我需要合并数据框，因此列名非常重要。

我的最终产品需要如下所示：

# A tibble: 6 x 9
  Pulse_ID  A1_M A1_BR  A2_M A2_BR  A3_M... 
     1      45.0  45.0  30.0  55.1  ...   and so on
     2      40.0  40.0  45.0  45.0  ...   
     3      55.1  35.0  45.0  30.0  ...

有什么建议吗？谢谢！

【问题讨论】：

标签： r dataframe

【解决方案1】：

您可以使用lst 函数创建一个命名列表，使用id 列将它们加入一个数据帧，并获取宽格式数据。

library(tidyverse)

lst(A1, A2)  %>%
  bind_rows(.id = 'id') %>%
  pivot_wider(names_from = c(id, Cell_ID), values_from = x)

#  Pulse_ID  A1_M A1_BR  A2_M A2_BR
#     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#1        1  45.0  45.0  30.0  45.0
#2        2  40.0  40.0  45.0  35.0
#3        3  55.1  35.0  45.0  45.0

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以创建一个命名列表：

wells <- list(A1 = A1, A2 = A2)

然后加上purrr，你可以这样做：

imap(wells,
     ~ .x %>%  
         pivot_wider(names_from = Cell_ID, 
                     values_from = x, 
                     names_prefix = paste0(.y, "_"))) %>% 
    reduce(full_join, by = "Pulse_ID")

  Pulse_ID  A1_M A1_BR  A2_M A2_BR
     <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1        1  45.0  45.0  30.0  45.0
2        2  40.0  40.0  45.0  35.0
3        3  55.1  35.0  45.0  45.0

【讨论】：