使用For循环或Apply改变多个 Dataframe 的多个列

dced5bon 于 2022-12-06 发布在其他

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对于下一个问题，我尝试使用循环或应用系列解决方案。

df1 <- data.frame(a = c(1,2,3,NA,NA,NA,NA,NA,9,NA),b = c(1,2,3,4,NA,NA,NA,8,9,10),c = c(1,2,3,NA,NA,NA,7,8,NA,NA))

df2 <- data.frame(a = c(1,2,3,4,5,6,NA,NA,NA,10),b = c(1,2,3,4,NA,NA,NA,8,9,10),c = c(1,2,3,NA,NA,NA,7,8,NA,NA))

df5 <- data.frame(a = c(1,2,3,4,5,6,NA,NA,9,10),b = c(1,2,3,4,5,6,NA,8,9,10),c = c(1,2,3,NA,NA,NA,7,8,9,NA))

在这里我尝试使用na.approx来填补一些NA空白。我的想法是：

l <- c(1,2,5)
for (i in l){
    df[[i]] <- df[[i]] %>% mutate(a = na.approx(a, na.rm = FALSE))
    df[[i]] <- df[[i]] %>% mutate(b = na.approx(b, na.rm = FALSE))
    df[[i]] <- df[[i]] %>% mutate(c = na.approx(c, na.rm = FALSE))
}

在本例中，我得到以下错误：

Error in UseMethod("mutate") : 
no applicable method for 'mutate' applied to an object of class "c('double', 'numeric')"

我的实际数据得到这个错误：

Error in `vectbl_as_col_location2()`:
! Can't extract columns past the end.
i Location 13101 doesn't exist.
i There are only 16 columns.

其中“13101”将是名为“df 13101”的 Dataframe 的一部分。
当我检查 Dataframe 的类时，我得到

[1] "data.frame"

但我得到的实际 Dataframe

[1] "grouped_df" "tbl_df"     "tbl"        "data.frame"

当我检查每个变量的类型时，我想改变的都是数字（示例和真实的的）。
我需要了解如何正确地调用这些 Dataframe ，以及由于数据类或mutate的使用而可能面临的问题。我尝试过使用mapply，但我对R非常陌生，几乎不了解整个apply家族。
任何帮助都将是伟大的，感谢阅读！

来源：https://stackoverflow.com/questions/74663930/mutating-several-columns-of-many-dataframes-with-for-loop-or-apply

2条答案

按热度按时间

u5i3ibmn1#

问题中的代码存在以下问题：

df[[1]]与df1不同。第一个引用df的第一列（不存在），第二个是有效输入。相反，如果e是df1等所处的环境，那么我们可以根据字符串"df1"将df1引用为e[["df1"]]。
1.由于na.approx可以一次处理整个数字 Dataframe ，因此没有必要将na.approx分别应用于每一列。
1.这对您来说可能是个问题，也可能不是，但请注意，代码会覆盖df1等，因此如果您希望在运行后再次测试它，则必须重新创建原始的df1等。您可能希望使用下面第二种方法中所示的列表。
下面我们假设输入数据框位于全局环境中，即位于您的工作空间中。（如果数据框位于当前环境中，而不是全局环境中，请将e <- ...行替换为e <- environment()。如果数据框仅在函数中定义和定位，并且在同一函数中引用它们，则会出现这种情况。）
e[[nm]]指的是在e环境中的对象，其名称由nm变量中的字符串的值给出。然后我们将na.approx应用于该对象，并将其赋值回去。注意，当应用于 Dataframe 时，na.approx返回一个矩阵，因此我们使用左手的[]将矩阵中的值插入 Dataframe 。

library(zoo)

e <- .GlobalEnv
nms <- paste0("df", l)
for (nm in nms) e[[nm]][] <- na.approx(e[[nm]], na.rm = FALSE)

或者将数据框放入命名列表L中

L <- mget(nms) # nms defined above
for (nm in nms) L[[nm]][] <- na.approx(L[[nm]], na.rm = FALSE)

赞(0）回复(0）举报 2022-12-06

91zkwejq2#

如果 Dataframe 存储在列表中，则更容易执行此操作。然后，您可以将函数应用于每个数值列。

library(dplyr)
library(zoo)

l <- c(1,2,5)
list_of_data <- mget(paste0('df', l))

list_of_data <- purrr::map(list_of_data, ~.x %>%
                      mutate(across(where(is.numeric), 
                       ~na.approx(.x, na.rm = FALSE))))

list_of_data
#$df1
#    a  b  c
#1   1  1  1
#2   2  2  2
#3   3  3  3
#4   4  4  4
#5   5  5  5
#6   6  6  6
#7   7  7  7
#8   8  8  8
#9   9  9 NA
#10 NA 10 NA

#$df2
#    a  b  c
#1   1  1  1
#2   2  2  2
#3   3  3  3
#4   4  4  4
#...
#...

如果希望新值再次反映在实际 Dataframe 中，请使用list2env。

list2env(list_of_data, .GlobalEnv)

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