[英]lapply or sapply for data.frames in List
我使用 Alternatives 來使用 dplyr 匯總數據的方式。 我喜歡拆分和應用方法,但需要一些幫助。
library(Hmisc)
library(data.table)
summary <- function(x) {
funs <- c(wtd.mean, wtd.var)
sapply(funs, function(f) f(x, na.rm = TRUE))
}
df <- split(mtcars, f = mtcars$cyl)
store <- list()
for(i in 1:length(df)) {
store[[i]] <- data.frame(sapply(df[[i]], summary))
}
finaldf <- data.table::rbindlist(store)
finaldf
這是我的代碼。 使用 split 函數,我得到三個帶有匯總值的數據幀。 但在那之后,我的代碼在創建一個空列表、將矩陣轉換為循環內的 data.frame 等方面變得有點混亂。
有沒有辦法使用多個應用函數來避免這個循環? 像 lapply(sapply(...)) 之類的東西?
我們可以使用lapply
並避免list
的初始化
library(data.table)
lst <- lapply(df, function(dat) data.frame(lapply(dat, summary)))
rbindlist(lst, idcol = 'grp')
# grp mpg cyl disp hp drat wt qsec vs am gear carb
#1: 4 26.663636 4 105.1364 82.63636 4.0709091 2.2857273 19.137273 0.90909091 0.7272727 4.0909091 1.5454545
#2: 4 20.338545 0 722.0825 438.25455 0.1335691 0.3244028 2.830622 0.09090909 0.2181818 0.2909091 0.2727273
#3: 6 19.742857 6 183.3143 122.28571 3.5857143 3.1171429 17.977143 0.57142857 0.4285714 3.8571429 3.4285714
#4: 6 2.112857 0 1727.4381 588.57143 0.2266286 0.1269821 2.913390 0.28571429 0.2857143 0.4761905 3.2857143
#5: 8 15.100000 8 353.1000 209.21429 3.2292857 3.9992143 16.772143 0.00000000 0.1428571 3.2857143 3.5000000
#6: 8 6.553846 0 4592.9523 2598.64286 0.1386533 0.5766956 1.430449 0.00000000 0.1318681 0.5274725 2.4230769
如果我們使用data.table
group by 方法,步驟也可以大大簡化
as.data.table(mtcars)[, lapply(.SD, summary), by = cyl]
或者不是sapply
函數,而是單獨應用它並連接輸出
summary1 <- function(x) c(wtd.mean(x, na.rm = TRUE), wtd.var(x, na.rm = TRUE))
as.data.table(mtcars)[, lapply(.SD, summary1), by = cyl]
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