重新编码在多个数据帧

Question

（编辑以反映帮助...我没有做伟大的格式，但欣赏的反馈）

我卡在我怀疑什么是很容易位问题。我有多个不同的数据集，我已经加载到R中，所有这些数据集都有不同数量的观察值，但所有这些数据集都有两个名为“A1”，“A2”和“A3”的变量。如果A3包含大于零的值，并且如果A3包含小于零的值，则保留在“A2”中，我希望在包含“A1”中保存的值的三个数据帧中的每一个中创建一个新变量。似乎很简单，对吧？

我这段代码尝试使用这个虚假数据：

set.seed(1) 
A1=seq(1,100,length=100) 
A2=seq(-100,-1,length=100) 
A3=runif(100,-1,1) 
df1=cbind(A1,A2,A3) 

A3=runif(100,-1,1) 
df2=cbind(A1,A2,A3) 

我约百分之一千肯定的是，R拥有用于创建多个数据帧相同的命名变量的一些功能，但我已尽力用lapply做这个：

mylist=list(df1,df2) 
lapply(mylist,function(x){ 
    x$newVar=x$A1 
    x$newVar[x$A3>0]=x$A2[x$A3>0] 
    return(x) 
}) 

但是newVar不适用于我，一旦我离开lapply循环。例如，如果我要求新变量的平均值： mean（df1 $ newVar） [1]不适用 警告消息： 在mean.default（df1 $ newVar）中： 参数不是数字或逻辑：返回NA

任何帮助，将不胜感激。
谢谢。

Answer 1

那么首先，df1和df2不是data.frames但矩阵（美元语法不适用于矩阵）。
事实上，如果你这样做：

set.seed(1) 
A1=seq(1,100,length=100) 
A2=seq(-100,-1,length=100) 
A3=runif(100,-1,1) 
df1=as.data.frame(cbind(A1,A2,A3)) 

A3=runif(100,-1,1) 
df2=as.data.frame(cbind(A1,A2,A3)) 

mylist=list(df1,df2) 
lapply(mylist,function(x){ 
    x$newVar=x$A1 
    x$newVar[x$A3>0]=x$A2 
}) 

代码几乎的作品，但给出了一些警告。实际上，在由lapply调用的函数的最后一行中仍然存在错误。如果你改变它这个样子，它按预期工作：

lapply(mylist,function(x){ 
    x$newVar=x$A1 
    x$newVar[x$A3>0]=x$A2[x$A3>0] # you need to subset x$A2 otherwise it's too long 
    return(x) # better to state explicitly what's the return value 
}) 

---

编辑（按评论）：

为基本上总是发生在R，功能不发生变异现有的对象，但回报全新的对象。
所以，在这种情况下df1和df2仍然是相同的，但lapply返回一个列表与预期的2个新data.frames即：

resultList <- lapply(mylist,function(x){ 
    x$newVar=x$A1 
    x$newVar[x$A3>0]=x$A2[x$A3>0] 
    return(x) 
}) 

newDf1 <- resultList[[1]] 
newDf2 <- resultList[[2]]