如何在嵌套循环中遍历多个数据帧和变量以将变量值更改为 R 中缺失

Question

我有几个具有类似变量的数据帧，我想循环（示例中的变量“a”和“c”），以便将某些值（-1、9、98）更改为缺失值（NA）。 我想通过一个嵌套循环来实现这一点，方法是将数据帧放在一个列表中，并将我想要循环的变量名放在一个向量中。

df1 <- data.frame(a = c(-1, 1, 0, 3), b = c(4, 9, 0, -1), c = c(2, 0, 98, -1), d = c(3, 4, 3, 0))
df2 <- data.frame(a = c(3, 4, -1, 98), b = c(1, 3, 2, 9), c = c(9, -1, 0, 2), d = c(1, 4, 0, -1))
df3 <- data.frame(a = c(2, 4, 3, -1), b = c(9, 98, 0, 2), c = c(1, 2, -1, 1), d = c(3, 3, 0, 1))
df4 <- data.frame(a = c(-1, -1, 0, 0), b = c(4, -1, 9, 0), c = c(9, -1, 2, 0), d = c(1, -1, 2, 0))

dfs <- list(df1, df2, df3, df4)

vars <- c("a", "c")



for(i in dfs) {
  for(x in vars) {
    i %>% replace_with_na(replace = list(x = c(-1, 9, 98)))
  } 
}

我在想像上面提到的代码。 replace_with_na取自naniar package。

在最后一步中，我想再次从列表中提取数据帧（我还没有找到如何做）。

感谢您的任何建议！

Answer 1

您可以在此任务上使用tidyverse方法：

library(dplyr)
library(purrr)

dfs %>% 
  map(~mutate(.x, across(vars, ~ifelse(.x %in% c(-1, 9, 98), NA, .x))))

这返回

[[1]]
   a  b  c d
1 NA  4  2 3
2  1  9  0 4
3  0  0 NA 3
4  3 -1 NA 0

[[2]]
   a b  c  d
1  3 1 NA  1
2  4 3 NA  4
3 NA 2  0  0
4 NA 9  2 -1

[[3]]
   a  b  c d
1  2  9  1 3
2  4 98  2 3
3  3  0 NA 0
4 NA  2  1 1

[[4]]
   a  b  c  d
1 NA  4 NA  1
2 NA -1 NA -1
3  0  9  2  2
4  0  0  0  0

Answer 2

我采用与 Martin Gal 相同的 tidyverse 方法。 要提取回数据帧，您需要将 map 的map分配给 dfs，然后执行

dfs %>% walk2(seq_along(dfs), ~assign(paste0("df",.y), .x, envir = .GlobalEnv))

或者，只需在map调用walk2之后调用 walk2。