将函数应用于与数据框中的值匹配的列表元素

如何解决将函数应用于与数据框中的值匹配的列表元素

我有一个名为 a、b 和 c 的数据框列表（mylist）。我想对每个数据帧的第一个变量 (var1) 的每个值应用一个简单的加法，对应于来自单独数据帧 (shift_df) 的（匹配）值，其中包含变量“id”（b、a、c ）和“移位”（2.1、4.5、6.6）。换句话说，我想获得一个列表，其中 mylist$b$var1 中的每个值都由 2.1 等添加。

mylist <- list("a" = data.frame("var1" = c(1,2,3),"var2" = c(9,3,5)),"b" = data.frame("var1"= c(2,4,7),"var2" = c(5,1,"c" = data.frame("var1" = c(8,5,6),3)))

shift_df <- data.frame("id"=c("b","a","c"),"shift"=c(2.1,4.2,6.6))

我的想法是为此使用 lapply，但我无法正确应用与 shift_df$id 的匹配。感谢您的帮助！

lapply(mylist,function(x) {x[names(mylist)==shift_df[1]] + shift_df$shift[names(mylist)==shift_df[1]]})

解决方法

data.table 方法。

首先，将列表连接在一起，使用列表元素的名称作为 id。
然后执行更新连接，将每个 id 的 Shoft_df 值添加到 val1 和 val2。
最后，通过 id 将 data.table 拆分回一个列表。

library(data.table)
split( rbindlist(mylist,idcol = "id")[setDT(shift_df),`:=`(var1 = var1 + i.shift,var2 = var2 + i.shift),on = .(id)],by = "id",keep.by = FALSE)

# $a
#    var1 var2
# 1:  5.2 13.2
# 2:  6.2  7.2
# 3:  7.2  9.2
# 
# $b
#    var1 var2
# 1:  4.1  7.1
# 2:  6.1  3.1
# 3:  9.1  7.1
# 
# $c
#    var1 var2
# 1: 14.6 11.6
# 2: 11.6  9.6
# 3: 12.6  9.6

您可以在基础 R 中使用 Map -

Map(`+`,mylist,shift_df$shift[match(names(mylist),shift_df$id)])

#$a
#  var1 var2
#1  5.2 13.2
#2  6.2  7.2
#3  7.2  9.2

#$b
#  var1 var2
#1  4.1  7.1
#2  6.1  3.1
#3  9.1  7.1

#$c
#  var1 var2
#1 14.6 11.6
#2 11.6  9.6
#3 12.6  9.6

其中 match 返回需要添加到列表中每个数据帧的 shift 值。

shift_df$shift[match(names(mylist),shift_df$id)]
#[1] 4.2 2.1 6.6

使用 imap

library(purrr)
imap(mylist,~ .x + with(shift_df,shift[id == .y]))
$a
  var1 var2
1  5.2 13.2
2  6.2  7.2
3  7.2  9.2

$b
  var1 var2
1  4.1  7.1
2  6.1  3.1
3  9.1  7.1

$c
  var1 var2
1 14.6 11.6
2 11.6  9.6
3 12.6  9.6

或将 map2 与 split

一起使用

map2(mylist,split(shift_df$shift,shift_df$id),`+`)

或者用pmap

pmap(shift_df,~ mylist[[..1]] + ..2)