如何在 R 中遍歷多個資料集，這在 Python 中似乎有點難以捉摸。
我們有 4 個串列，想要簡單地洗掉所有缺失值。
例子：
a <- c(1,2,3, NA)
b <- c(1,NA,3, NA)
e <- c(1,2,3, 4)
f <- c(NA,2,3, NA)
is.na(a_df) ## -> TRUE
na_list = list(a, b, e, f)
什么已經嘗試過：
- 復制代碼 4 次，這是 DRY 但有效。
for (lst in na_list){
lst <- zoo::na.aggregate(lst)
}
- 使用 Lappy
na_list <- lapply(na_list, zoo::na.aggregate)
> na_list
[[1]]
[1] 1 2 3 2
[[2]]
[1] 1 2 3 2
但..
> a
[1] 1 2 3 NA
uj5u.com熱心網友回復：
已根據更新的問題進行了修改。請注意，問題中現在顯示的輸入是數字向量，而不是 R 串列。
首先使用 mget 創建一個命名串列 L，然后將 na.aggregate 應用于 L 的每個組件，最后將組件寫回全域環境；但是，您可能只想將結果保留為 L2，因為更難除錯覆寫變數的代碼。
library(zoo)
nms <- c("a", "b", "e", "f")
L <- mget(nms)
L2 <- lapply(L, na.aggregate)
list2env(L2, .GlobalEnv)
這也可以代替最后 3 行。
for(nm in nms) assign(nm, na.aggregate(get(nm)))
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