R 中嵌套數據框的過濾器列表
[英]filter list with nested dataframes in R
問題描述
我有一個由數據框組成的列表。 該列表是由我無法控制的功能創建的。 因此，每個 dataframe 都包含我需要的更多信息。 列表中每個 dataframe 的結構都是相同的。 我需要做的是按一列的值過濾掉行並將其寫入新列表。 該列表包含 1000 多個相同結構的數據幀。
historical_file[1]
$daily_kl_historical_tageswerte_KL_00001_19370101_19860630_hist
STATIONS_ID MESS_DATUM QN_3 FX FM QN_4 RSK RSKF SDK SHK_TAG NM VPM PM TMK UPM TXK TNK TGK eor
1 1 1937-01-01 NA NA NA 5 0.0 0 NA 0 6.3 NA NA -0.5 NA 2.5 -1.6 NA eor
2 1 1937-01-02 NA NA NA 5 0.0 0 NA 0 3.0 NA NA 0.3 NA 5.0 -4.0 NA eor
3 1 1937-01-03 NA NA NA 5 0.0 0 NA 0 4.3 NA NA 3.2 NA 5.0 -0.2 NA eor
4 1 1937-01-04 NA NA NA 5 0.0 0 NA 0 8.0 NA NA 0.2 NA 3.8 -0.2 NA eor
5 1 1937-01-05 NA NA NA 5 0.0 0 NA 0 8.0 NA NA 1.4 NA 4.5 -0.7 NA eor
6 1 1937-01-06 NA NA NA 5 5.2 7 NA 0 6.0 NA NA 0.2 NA 2.0 -2.4 NA eor
[ reached 'max' / getOption("max.print") -- omitted 17296 rows ]
$daily_kl_historical_tageswerte_KL_00003_18910101_20110331_hist
STATIONS_ID MESS_DATUM QN_3 FX FM QN_4 RSK RSKF SDK SHK_TAG NM VPM PM TMK UPM TXK TNK TGK eor
1 3 1891-01-01 NA NA NA 5 0.0 0 NA NA 0.0 4.3 NA -3.6 88 0.5 -5.9 NA eor
2 3 1891-01-02 NA NA NA 5 0.0 0 NA NA 2.7 4.1 NA -2.8 84 0.0 -5.8 NA eor
3 3 1891-01-03 NA NA NA 5 2.5 1 NA NA 3.7 3.9 NA -0.2 69 2.1 -6.2 NA eor
4 3 1891-01-04 NA NA NA 5 8.2 1 NA NA 8.0 6.4 NA 1.8 90 3.7 0.6 NA eor
5 3 1891-01-05 NA NA NA 5 1.9 1 NA NA 7.7 4.7 NA -2.5 87 1.5 -4.2 NA eor
6 3 1891-01-06 NA NA NA 5 2.5 1 NA NA 8.0 3.5 NA -5.8 88 -4.0 -6.9 NA eor
我想按 MESS_DATUM 過濾每個MESS_DATUM 。 所以在個人 dataframe 我會做
historical_file_new<-historical_file%>%filter(MESS_DATUM>'2000-07-01')
如何在此列表中做到這一點？
1 個解決方案
解決方案1
0 已采納 2020-04-20 11:31:17
您將filter傳遞給lapply
library(dplyr)
l <- list(iris,iris)
lapply(l,function(x) filter(x,Species=="setosa"))
#> [[1]]
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#> 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
#> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#> 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
#> 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
#> 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
#> 8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
#> 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
#> 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
#> 11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
#> 12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
#> 13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa
#> 14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
#> 15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
#> 16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
#> 17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
#> 18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
#> 19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
#> 20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
#> 21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
#> 22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
#> 23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
#> 24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
#> 25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa
#> 26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa
#> 27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa
#> 28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
#> 29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
#> 30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa
#> 31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
#> 32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
#> 33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
#> 34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
#> 35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa
#> 36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
#> 37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
#> 38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
#> 39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
#> 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
#> 41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
#> 42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
#> 43 4.4 3.2 1.3 0.2 setosa
#> 44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
#> 45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
#> 46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa
#> 47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
#> 48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa
#> 49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa
#> 50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa
#>
#> [[2]]
#> Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
#> 1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
#> 2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
#> 3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
#> 4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
#> 5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
#> 6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa
#> 7 4.6 3.4 1.4 0.3 setosa
#> 8 5.0 3.4 1.5 0.2 setosa
#> 9 4.4 2.9 1.4 0.2 setosa
#> 10 4.9 3.1 1.5 0.1 setosa
#> 11 5.4 3.7 1.5 0.2 setosa
#> 12 4.8 3.4 1.6 0.2 setosa
#> 13 4.8 3.0 1.4 0.1 setosa
#> 14 4.3 3.0 1.1 0.1 setosa
#> 15 5.8 4.0 1.2 0.2 setosa
#> 16 5.7 4.4 1.5 0.4 setosa
#> 17 5.4 3.9 1.3 0.4 setosa
#> 18 5.1 3.5 1.4 0.3 setosa
#> 19 5.7 3.8 1.7 0.3 setosa
#> 20 5.1 3.8 1.5 0.3 setosa
#> 21 5.4 3.4 1.7 0.2 setosa
#> 22 5.1 3.7 1.5 0.4 setosa
#> 23 4.6 3.6 1.0 0.2 setosa
#> 24 5.1 3.3 1.7 0.5 setosa
#> 25 4.8 3.4 1.9 0.2 setosa
#> 26 5.0 3.0 1.6 0.2 setosa
#> 27 5.0 3.4 1.6 0.4 setosa
#> 28 5.2 3.5 1.5 0.2 setosa
#> 29 5.2 3.4 1.4 0.2 setosa
#> 30 4.7 3.2 1.6 0.2 setosa
#> 31 4.8 3.1 1.6 0.2 setosa
#> 32 5.4 3.4 1.5 0.4 setosa
#> 33 5.2 4.1 1.5 0.1 setosa
#> 34 5.5 4.2 1.4 0.2 setosa
#> 35 4.9 3.1 1.5 0.2 setosa
#> 36 5.0 3.2 1.2 0.2 setosa
#> 37 5.5 3.5 1.3 0.2 setosa
#> 38 4.9 3.6 1.4 0.1 setosa
#> 39 4.4 3.0 1.3 0.2 setosa
#> 40 5.1 3.4 1.5 0.2 setosa
#> 41 5.0 3.5 1.3 0.3 setosa
#> 42 4.5 2.3 1.3 0.3 setosa
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#> 44 5.0 3.5 1.6 0.6 setosa
#> 45 5.1 3.8 1.9 0.4 setosa
#> 46 4.8 3.0 1.4 0.3 setosa
#> 47 5.1 3.8 1.6 0.2 setosa
#> 48 4.6 3.2 1.4 0.2 setosa
#> 49 5.3 3.7 1.5 0.2 setosa
#> 50 5.0 3.3 1.4 0.2 setosa
由代表 package (v0.3.0) 於 2020 年 4 月 20 日創建
如何按行數過濾嵌套的數據幀列表並從 R 的列表中刪除過濾的數據幀？
[英]How to filter a nested list of dataframes by row count and remove filtered dataframes from list in R?
如何根據 R 中的多個條件從數據幀列表中過濾條目
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