什么 arguments 用於自定義函數，用於 R 中的數據幀列表

Question

所以我一直在研究一個自動進行一些數據分析的腳本，而不是讓用戶在 excel 中手動完成所有事情。 我希望 R 將給定 Excel 文件的所有工作表作為數據幀放在列表中，並使用自定義函數對這些數據幀中的每一個執行一些操作。 到目前為止，這是我的代碼：

###Install required packages if necessary

if(!require("tidyverse")) install.packages("tidyverse")
if(!require("fs")) install.packages("fs")
if(!require("readxl")) install.packages("readxl")
if(!require("matrixStats")) iinstall.packages("matrixStats")

###Load required packages

library(tidyverse)
library(fs)
library(readxl)
library(matrixStats)

###Define functions

#Import all sheets into a list from an Excel file

read_excel_allsheets <- function(filename, tibble = FALSE) {
  sheets <- readxl::excel_sheets(filename)
  x <- lapply(sheets, function(X) readxl::read_excel(filename, sheet = X))
  if(!tibble) x <- lapply(x, as.data.frame)
  names(x) <- sheets
  x
}

#Subtract "Background" column from corresponding measurement column 

correct_background <- function(df) {
  cols <- grep('^\\d+$', names(df), value = TRUE)
  new_cols <- paste0(cols, '_corrected')
  df[new_cols] <- df[cols] - df[paste0('Background ', cols)]
  }

#Calculate means and standard deviations and drop "_corrected" columns

mean_SD <- function(df) {
  df$mean <- rowMeans(select(df, contains("_corrected")))
  df$SD <- rowSds(as.matrix(select(df, contains("_corrected"))))
  df <- subset(df, select = c("Wavelength", "mean", "SD"))
}

###Apply functions

#Load all Excel sheets of chosen file into a list of data frames

mysheets <- read_excel_allsheets(file.choose())

#Apply background correction on every data frame in the list

lapply(mysheets, correct_background)

#Apply function to calculate mean and SD

lapply(mysheets, mean_SD)

現在它失敗的地方是###Apply functions部分。 第一個 function，一個加載 Excel 工作表的工作正常，但我認為我需要為第二個和第三個 function 定義一個參數，無論它們的名稱如何，它們都應該在列表中的任何框架上工作。 是否有默認方法來引用 R 列表中的每個數據幀？ 還是我需要手動定義？ 非常感謝幫助！

Answer 1

您需要保存lapply操作的結果。 將您的lapply語句更改為以下內容。

#Apply background correction on every data frame in the list

mysheets <- lapply(mysheets, correct_background)

#Apply function to calculate mean and SD

mysheets <- lapply(mysheets, mean_SD)