使用返回向量的函数中的行创建一个data.frame

Question

我在多个单独的csv文件中都有数据，我想为每个文件创建一个带一行的data.frame。 下面的函数提供了每一行要使用的数据。 我不想更改此代码，例如在输出向量中包含Farmid部分。

vectorfromfile <- function(farmid) {
    # Reads data from a file named farm{id}.csv, eg 
    # farm001.csv, and returns one named vector
    # of length two with class numeric and names 'apples' 
    # and 'oranges' An example could be c(apples=4, oranges=6)

    # The line below is a dummy for test purposes
    c(apples=farmid+1000, oranges=farmid+2000)
}

然后，我有一个向量，即Farmid，例如Farmids <-c（1,3,5）。 我需要创建一个包含三列的数据框：id，苹果和橘子，以及每个Farmid的一行。 它看起来应该像下面定义的data.frame。

> data.frame(id=c(1,3,5), apples=c(4,2,3), oranges=c(6,5,2) )
  id apples oranges
1  1      4       6
2  3      2       5
3  5      3       2

我发现这样做的几种方法，它们都非常丑陋，占用很多行。 但我想使用拆分应用合并方法以最优雅的方式做到这一点。 所以我希望我可以简单地申请（迭代）一个向量，并得到一个data.frame作为结果。 就像是

apply(farmids, ???? ) # farmids is  a vector

那可能吗？ 如果没有，那么也许遍历具有相同值的列表？ 如果不可能，那是最优雅的方式。

我下面的丑陋尝试

vect2df_v1 <- function(farmids=c(1,3,5)) {
    df <- data.frame(id=farmids, apples=rep(NA, length(farmids)), oranges=rep(NA, length(farmids)))
    for (i in 1:length(farmids)) {
       df[i, c('apples', 'oranges')] <- vectorfromfile(df[i, 'id'])
    }
    df
}

vect2df_v2 <- function(farmids=c(1,3,5)) {
    # Obviously it could be written into one (even uglier) line
    farmrow <- function(farmid) { c(farmid, vectorfromfile(farmid)) }
    lst <- lapply(farmids, farmrow)
    mtrx <- matrix(unlist(lst), ncol=3, byrow=T, dimnames=list(NULL,c('id', 'apples','oranges')))
    data.frame(mtrx)
}

Answer 1

使用do.call(rbind, ...)很简单。

您可以这样编写vect2df ：

vect2df <- function(vec) {
  data.frame(id = vec, do.call(rbind, lapply(vec, vectorfromfile)))
} 

演示：

vect2df(c(1, 3, 5))
#   id apples oranges
# 1  1   1001    2001
# 2  3   1003    2003
# 3  5   1005    2005

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当然，只需使用within ，就可以直接完成所有操作（如果vectorfromfile不是关键函数，但可以简单定义。

例：

within(data.frame(id = c(1, 3, 5)), {
  oranges <- id + 2000
  apples <- id + 1000
})
#   id apples oranges
# 1  1   1001    2001
# 2  3   1003    2003
# 3  5   1005    2005