跨30个数据帧对一个公共列应用dplyr函数

我拥有多达30个数据框，并带有一个公共ID列。每个df还有其他colums，但我只是在这里显示ID。跨30个数据帧对一个公共列应用dplyr函数

Library  DF1   DF2  DF3 

ID#   ID#   ID#  .... 
1111   1111  1112  .... 
2222   1111  3333  .... 
3333   3333  3333  .... 
4444   2222  4444  ....

我的ID＃科拉姆每论文表的比较图书馆ID科拉姆以确保身份证号码匹配库中的ID号。

目前我使用dplyr，做...

DF1 %>% 
     anti_join(library, by = 'ID#')

与同为每个表。它只会返回不在库中的任何ID号，我对每个数据表都执行相同的命令，但希望为我的所有30个表运行它。我把所有的DF都放在一个列表中，但我不确定如何继续，for循环？应用？任何帮助将不胜感激，因为这推动了我的知识界限。

来源

2017-07-18 Numan Karim

您可以使用purrr迭代data.frame列表。下面是一个使用3个data.frame来提取与引用不相同的ID的例子。

你可以使用任何map_* fonction taht最适合你，你想map_*函数中的任何功能

看到purrr website更多信息

library(dplyr) 
#> 
#> Attachement du package : 'dplyr' 
#> The following objects are masked from 'package:stats': 
#> 
#>  filter, lag 
#> The following objects are masked from 'package:base': 
#> 
#>  intersect, setdiff, setequal, union 
set.seed(999) 
df_library <- data_frame(ID = sort(sample(1:12, 10))) 
df1 <- data_frame(ID = sort(sample(1:12, 10))) 
df2 <- data_frame(ID = sort(sample(1:12, 10))) 
df3 <- data_frame(ID = sort(sample(1:12, 10))) 


library(purrr) 
#> 
#> Attachement du package : 'purrr' 
#> The following objects are masked from 'package:dplyr': 
#> 
#>  contains, order_by 

list(df1 = df1, df2 = df2, df3 = df3) %>% 
    map_df(~ anti_join(.x, df_library, by = "ID"), .id = "df_name") 
#> # A tibble: 4 x 2 
#> df_name ID 
#>  <chr> <int> 
#> 1  df1 12 
#> 2  df2 12 
#> 3  df3  3 
#> 4  df3 12

来源

2017-07-18 19:05:52 cderv

跨30个数据帧对一个公共列应用dplyr函数

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