有没有办法在 R 中的两个数据帧上应用具有多个参数的函数？

如何解决有没有办法在 R 中的两个数据帧上应用具有多个参数的函数？

我想编写一个函数，将“values”data.frame 中“+”的值替换为“others”data.frame 中的相应值。

values <- data.frame(A = c("banana","orange","apple","pear","+"),B = c("apple","+","banana","melon","orange"))

others <- data.frame(A = c("","","apple"),B = c("",""))

names <- c("A","B")

#function to replace values of "+" with corresponding value in other data.frame
replace_with_other <- function(x,y) {
  ifelse(x == "+",y,x)
}

这个函数是这样工作的，但我不知道如何遍历“names”中的所有值。

#this works and gives the desired output
replace_with_other(values$A,others$A)

#but when I try to iterate over all the names,I get an error message.
map(names,replace_with_other(values,others))

对于名字“A”，我正在寻找的输出是

"banana" "orange" "apple"  "pear"   "apple" 

有人有什么想法吗？

解决方法

这对你有用吗？

> Map(replace_with_other,values[names],others[names])
$A
[1] "banana" "orange" "apple"  "pear"   "apple"

$B
[1] "apple"  "pear"   "banana" "melon"  "orange"```

,

我们可以在 dplyr 本身内做到这一点。由于列名相同，我们可以循环 across 'values' 中的所有列，使用 cur_column() 从 'others' 中提取相应的列（返回 across 中的列名）,将 "" 替换为 NA (na_if) 并使用 coalesce 以便它将替换为第一个非 NA 元素

library(dplyr)
values %>% 
  mutate(across(everything(),~ 
       coalesce(na_if(others[[cur_column()]],""),.)))
#    A      B
#1 banana  apple
#2 orange   pear
#3  apple banana
#4   pear  melon
#5  apple orange

---

或者可以使用 map2

library(purrr)
map2(values[names],others[names],replace_with_other)

,

你也可以这样做：

replace_with_other <- function(x,y,name) {
  ifelse(x[[name]] == "+",y[[name]],x[[name]])
}

purrr::map(names,~replace_with_other(values,others,.x))
# [[1]]
# [1] "banana" "orange" "apple"  "pear"   "apple" 
# 
# [[2]]
# [1] "apple"  "pear"   "banana" "melon"  "orange"

,

我想提出一些不同的建议，也许它对您的所有数据都有帮助：

# function that replace + with corrispondent values in another df
func <- function(x,y){

# convert as matrix the two imputs
a <- as.matrix(x)
b <- as.matrix(y)

# paste0 them i.e. merge in one matrix
ab <- matrix(paste0(a,b),nrow = nrow(a))

# replace the + with nothing and convert as df
ab <- data.frame(gsub("\\+","",ab))

# colnames from the first input
colnames(ab) <- colnames(x)

# print the output
print(ab)}


func(values,others)

       A      B
1 banana  apple
2 orange   pear
3  apple banana
4   pear  melon
5  apple orange

,

找到 '+' 中出现 values 的位置，并用 others 中的相应值替换它。

mat <- values == '+'
values[mat] <- others[mat]
values

#       A      B
#1 banana  apple
#2 orange   pear
#3  apple banana
#4   pear  melon
#5  apple orange

这要求两个数据框的列名与示例数据中共享的列名顺序相同。如果不是，您可以重新排列列。

values <- values[names]
others <- others[names]