将函数应用于数据框列表中的列并追加结果

我想将一个函数应用于数据框列表。该函数从每个数据框中的两列中获取元素并添加它们，然后将输出添加到新列中的每个数据框中。将函数应用于数据框列表中的列并追加结果

创建虚拟数据：

df.1 <- data.frame(data=cbind(rnorm(5, 0), rnorm(5, 2), rnorm(5, 5))) 
df.2 <- data.frame(data=cbind(rnorm(5, 0), rnorm(5, 2), rnorm(5, 5))) 

names(df.1) <- c("a", "b", "c") 
names(df.2) <- c("a", "b", "c") 

ls.1<- list(df.1,df.2) 
names(ls.1) <- c("cat", "dog") 
ls.1

看看数据：

> ls.1 
$cat 
      a  b  c 
1 0.7031868 1.730499 4.286386 
2 0.1527551 2.794084 4.348707 
3 1.1151157 0.154562 4.647605 
4 0.5786497 1.407386 4.118078 
5 0.9223104 2.995469 5.065981 

$dog 
      a   b  c 
1 0.04024872 1.6760609 5.013490 
2 0.18095899 2.1015250 3.452313 
3 -0.86588484 2.1371948 6.389203 
4 -0.39499567 0.5996709 5.399724 
5 -1.3185.0058084 5.530989

伪的是我想做的事情代码：

my.fun <- function(b, c) { 
    out.put <- b + c 
    ls.1[i]$d <- out.put 
}

我要输出什么看起来像：

> ls.1 
$cat 
      a  b  c  d 
1 0.7031868 1.730499 4.286386 6.689551 
2 0.1527551 2.794084 4.348707 5.553838 
3 1.1151157 0.154562 4.647605 8.526398 
4 0.5786497 1.407386 4.118078 5.999395 
5 0.9223104 2.995469 5.065981 8.536797 

$dog 
      a   b  c  d 
1 0.04024872 1.6760609 5.013490 6.689551 
2 0.18095899 2.1015250 3.452313 5.553838 
3 -0.86588484 2.1371948 6.389203 8.526398 
4 -0.39499567 0.5996709 5.399724 5.999395 
5 -1.3185.0058084 5.530989 8.536797

我认为它应该是与mapply或类似的东西很容易实现，但我我不出来....

来源

2017-07-26 flee

一种替代的解决方案是正确所示的预期输出？无法弄清列表中具有不同值的列“b”和“c”如何在列表中给出相同的“d”。 –

@RonakShah，我的错误，$ dog $ d不正确，d应该等于b + c。 – flee

lapply在此处可以正常工作。请注意，这里需要return(x)，否则我们只会返回新的向量。

res <- lapply(ls.1, function(x){ 
x$d <- x$b + x$c 
return(x) 
})

来源

2017-07-26 04:20:24

lapply您在每个列表项的功能。该功能应添加两列，然后返回更改的对象：

my.fun <- function(data,x,y,out) {data[out] <- data[[x]] + data[[y]]; data} 
lapply(ls.1, my.fun, x="b", y="c", out="d") 

#$cat 
#   a   b  c  d 
#1 -0.3762835 0.8775672 3.599283 4.476851 
#2 1.4728001 2.2384841 3.093956 5.332440 
#... 
# 
#$dog 
#   a   b  c  d 
#1 -0.7669203 2.8219880 4.284088 7.106076 
#2 0.4413280 1.1619882 4.440192 5.602180 
#...

来源

2017-07-26 04:20:21 thelatemail

在这里被使用for循环

for (e in names(ls.1)) { 
    ls.1[[e]]$d <- ls.1[[e]]$b + ls.1[[e]]$c 
} 

$cat 
      a   b  c  d 
1 1.2720987 2.03251108 4.395936 6.428447 
2 0.1048982 1.47652374 3.556955 5.033479 
3 0.1332581 2.97334172 5.262912 8.236254 
4 0.8064055 2.44649336 6.605434 9.051927 
5 -1.5200194 -0.08463335 4.279925 4.195292 

$dog 
      a  b  c   d 
1 0.73350259 1.133349 5.223977 6.357326 
2 0.40957903 1.431519 5.332924 6.764442 
3 -0.92179742 3.778318 6.924693 10.703011 
4 1.92143657 1.055262 4.318544 5.373806 
5 -0.07847994 2.045227 6.311894 8.357121

来源

2017-07-26 05:23:59

啊！在R的FOR循环！ :( （笑话，它绝对有效，但请记住矢量化等始终是首选） – Stefano

将函数应用于数据框列表中的列并追加结果

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