将功能应用于数据框列表中的特定列

Question

我试图通过使用lapply将数字月（1,2,3,4..12）转换为数据帧df_list列表中的月份缩写（请参阅mymonths ），似乎无法使其正确输出。 列表中的所有数据帧具有相同的变量。

使用下面的代码，新的df_list2仅包含新的months列， df_list2包含原始帧中的其他数据。 不好意思的示例数据，但是我想我只是缺少一个简单的命令来获取整个原始数据集，而不仅仅是月份列。

# create example data 
d1 <- data.frame(month = c(1:3), val = c(1,2,5))
d2 <- data.frame(month = c(1:5), val = c(1,2,5,6,8))
df_list <- list(d1, d2)

> df_list 
[[1]]
  month val
1     1   1
2     2   2
3     3   5

[[2]]
  month val
1     1   1
2     2   2
3     3   5
4     4   6
5     5   8

mymonths <- c("JAN","FEB","MAR",
              "APR","MAY","JUN",
              "JUL","AUG","SEP",
              "OCT","NOV","DEC")

df_list2 <- lapply(df_list , function(x) {
  x[,1] <- mymonths [ x[,1] ]
  })

> df_list2 
[[1]]
[1] "JAN" "FEB" "MAR"

[[2]]
[1] "JAN" "FEB" "MAR" "APR" "MAY"

Answer 1

只需要在您的lapply位中输出数据帧

# create example data 
d1 <- data.frame(month = c(1:3), val = c(1,2,5))
d2 <- data.frame(month = c(1:5), val = c(1,2,5,6,8))
df_list <- list(d1, d2)

mymonths <- c("JAN","FEB","MAR",
              "APR","MAY","JUN",
              "JUL","AUG","SEP",
              "OCT","NOV","DEC")

如果月份列涉及月份，则...

df_list2 <- lapply(df_list , function(x) {
  x[,1] <- mymonths[ x[,1] ]
  x
})

df_list2

[[1]]
  month val
1   JAN   1
2   FEB   2
3   MAR   5

[[2]]
  month val
1   JAN   1
2   FEB   2
3   MAR   5
4   APR   6
5   MAY   8

如果值列涉及月份，则...

df_list2 <- lapply(df_list , function(x) {
  x[,1] <- mymonths[ x[,2] ]
  x
})

df_list2

[[1]]
  month val
1   JAN   1
2   FEB   2
3   MAY   5

[[2]]
  month val
1   JAN   1
2   FEB   2
3   MAY   5
4   JUN   6
5   AUG   8

但是您必须在lapply定义的函数中输出每个lapply

Answer 2

您的'lapply'使用情况中存在一个非常小的错误。 请更改代码为：

df_list2 <- lapply(df_list , function(x) {
      x[,2] <- mymonths [ x[,2] ]
      x
 })

month列的实际值应传递到mymonths向量。 因此，请传递x[,2] 。

还有一点是应该从函数返回x 。 因此，添加了其他行。

现在， df_list2的输出将是：

> df_list2
[[1]]
  month val
1     1 JAN
2     2 FEB
3     3 MAY

[[2]]
  month val
1     1 JAN
2     2 FEB
3     3 MAY
4     4 JUN
5     5 AUG

Answer 3

您要查找的单词不是join吗？

library(dplyr)
library(purrr)

# create example data 
df_list <- list(data.frame(month = c(1:3), val = c(1,2,5)), 
                data.frame(month = c(1:5), val = c(1,2,5,6,8)))

mymonths <- data.frame(month_name=c("JAN","FEB","MAR",
              "APR","MAY","JUN",
              "JUL","AUG","SEP",
              "OCT","NOV","DEC"),
              month=seq(12))

map(df_list,left_join, mymonths)

我们得到数据框列表

[[1]]
  month val month_name
1     1   1        JAN
2     2   2        FEB
3     3   5        MAR

[[2]]
  month val month_name
1     1   1        JAN
2     2   2        FEB
3     3   5        MAR
4     4   6        APR
5     5   8        MAY

Answer 4

只需使用transform函数：根据您要分配给新变量的名称，您可以重写现有变量或创建一个全新的变量：

重写现有变量：

   lapply(df_list,transform,month=mymonths[month])
[[1]]
  month val
1   JAN   1
2   FEB   2
3   MAR   5

[[2]]
  month val
1   JAN   1
2   FEB   2
3   MAR   5
4   APR   6
5   MAY   8

creating a new variable: 

        lapply(df_list,transform,newcolumn=mymonths[month])
    [[1]]
      month val newcolumn
    1     1   1       JAN
    2     2   2       FEB
    3     3   5       MAR

    [[2]]
      month val newcolumn
    1     1   1       JAN
    2     2   2       FEB
    3     3   5       MAR
    4     4   6       APR
    5     5   8       MAY

Answer 5

使用tidyverse包，从purrr包中map函数，并在基数R中使用month.abb常量：

library(tidyverse)
d1 <- data.frame(month = c(1:3), val = c(1,2,5))
d2 <- data.frame(month = c(1:5), val = c(1,2,5,6,8))
df_list <- list(d1, d2)

month_abbreviation <- function(x) 
    transform(x, MonthAbb = month.abb[month])

让我们使用purrr包中的map函数来迭代运行函数，而无需使用for循环

list_of_df <- map(df_list, month_abbreviation)