在R中使用lapply遍历R中的data.frames列表

Question

我有如下所示的数据，由于大小限制，图像：

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因此，我的目标是以bottleneck_list为例，它是一个数据格式列表，并使用lapply，对所有数据执行相同的分析。它们是自定义的，但我很难让它在每个df中运行。

test是bottleneck_list[[1]]

下面是函数的示例

  test2 <- test %>% 
  mutate(early_startTime = startTime - 300) %>% 
  mutate(id = rownames(test))

loop <- lapply(1:nrow(test), function(x) {
  neck_row <- test[x,]
  
  test_list <- test[which(test$startTime == bottleneck_row$endTime),]
})
match <- do.call(rbind,loop)

events * match

因此，基本上每个dataframe都必须对其执行几个操作。

以下是我尝试过的：

list_alt <- lapply(bottleneck_list, sapply, function(x) {

  test <- bottleneck_list[[x]]
  
  test2 <- test %>% 
  mutate(early_startTime = startTime - 300) %>% 
  mutate(id = rownames(test))


loop <- lapply(1:nrow(test), function(x) {
  neck_row <- test[x,]
  
  test_list <- test[which(test$startTime == bottleneck_row$endTime),]
})
match <- do.call(rbind,loop)

match
})

但不起作用。最终的结果应该是我从这个列表中得到的所有数据，也就是那些带有两个变量的数据的列表。

编辑:我需要引用bottleneck_list[[1]]才能工作。

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Answer 1

如果是list of data.frames，则在list上循环map，并在data.frame的每个data.frame中创建新列。

library(purrr)
library(dplyr)
bottleneck_list2 <- map(bottleneck_list, ~ .x %>%
          mutate(early_startTime = startTime - 300, id = row_number()))

或者使用来自base R的base R

bottleneck_list2 <- lapply(bottleneck_list, function(test)
       transform(test, early_startTime = startTime - 300, id = row.names(test)))

如果我们想要做一些转换

 lapply(bottleneck_list, function(test){
        row.names(test) <- NULL
        test$somecol <- test$col1 + 24
        test
         })