我想cleanfunction在我的環境中的所有 data.frames 上使用以下內容。

cleanfunction <- function(dataframe) {
  dataframe <- as.data.frame(dataframe)
  ## get mode of all vars
  var_mode <- sapply(dataframe, mode)
  ## produce error if complex or raw is found
  if (any(var_mode %in% c("complex", "raw"))) stop("complex or raw not allowed!")
  ## get class of all vars
  var_class <- sapply(dataframe, class)
  ## produce error if an "AsIs" object has "logical" or "character" mode
  if (any(var_mode[var_class == "AsIs"] %in% c("logical", "character"))) {
      stop("matrix variables with 'AsIs' class must be 'numeric'")
      }
  ## identify columns that needs be coerced to factors
  ind1 <- which(var_mode %in% c("logical", "character"))
  ## coerce logical / character to factor with `as.factor`
  dataframe[ind1] <- lapply(dataframe[ind1], as.factor)
  return(dataframe)
}

set.seed(10238)
DT = data.table(
  A = rep(1:3, each = 5L), 
  B = rep(1:5, 3L),
  C = sample(15L),
  D = sample(15L)
)
DT_II <- copy(DT)
dfs <- ls()

現在我想將此功能應用于環境中的所有df。我已經嘗試了十件事，但我無法獲得正確的語法..

for (i in seq_along(dfs)) {
  get(dfs[i])[ , lapply(.SD, cleanfunction)]
}

編輯：

我找到了這個解決方案，但它不存盤結果。

eapply(globalenv(), function(x) if (is.data.frame(x)) cleanfunction(x))

如何將結果存盤在每個物件中？

uj5u.com熱心網友回復：

您get(dfs[i])回傳對 a 的參考data.table，但隨后您正在lapply對該幀的每一列進行 -ing，我從函式引數推斷dataframe您期望一個完整的幀。可以從以下開始：

for (i in seq_along(dfs)) {
  get(dfs[i])[ , cleanfunction(.SD)]
}

但是意識到這個操作回傳一個新的幀，它沒有使用規范data.table的機制來就地更新資料。我建議您更新您的功能以始終強制data.table并參考性地處理它。

cleanfunction <- function(dataframe) {
  setDT(dataframe)
  ## get mode of all vars
  var_mode <- sapply(dataframe, mode)
  ## produce error if complex or raw is found
  if (any(var_mode %in% c("complex", "raw"))) stop("complex or raw not allowed!")
  ## get class of all vars
  var_class <- sapply(dataframe, class)
  ## produce error if an "AsIs" object has "logical" or "character" mode
  if (any(var_mode[var_class == "AsIs"] %in% c("logical", "character"))) {
      stop("matrix variables with 'AsIs' class must be 'numeric'")
      }
  ## identify columns that needs be coerced to factors
  ind1 <- which(var_mode %in% c("logical", "character"))
  ## coerce logical / character to factor with `as.factor`
  if (length(ind1)) dataframe[, c(ind1) := lapply(.SD, as.factor), .SDcols = ind1]
  return(dataframe)
}

由于您當前的資料不會觸發任何更改，因此我將更新一個：

DT[,quux:="A"]
head(DT)
#        A     B     C     D   quux
#    <int> <int> <int> <int> <char>
# 1:     1     1    12    15      A
# 2:     1     2     4     6      A
# 3:     1     3     5     7      A
# 4:     1     4     9     1      A
# 5:     1     5     6    14      A
# 6:     2     1    15    13      A

for (i in seq_along(dfs)) cleanfunction(get(dfs[i]))
head(DT)
#        A     B     C     D   quux
#    <int> <int> <int> <int> <fctr>
# 1:     1     1    12    15      A
# 2:     1     2     4     6      A
# 3:     1     3     5     7      A
# 4:     1     4     9     1      A
# 5:     1     5     6    14      A
# 6:     2     1    15    13      A

請注意，for回圈僅依賴于參考更新；from 這里的回傳值cleanfunction被忽略。

這種方法完全是因為data.table參考語意。如果您正在使用data.frameor tbl_df，這可能需要將該呼叫包裝到cleanfunction(.)with assign(dfs[i], cleanfunction(..))。

uj5u.com熱心網友回復：

這對你有用嗎？：

# store all dataframes from environment a list
dfs <- Filter(function(x) is(x, "data.frame"), mget(ls()))

#then apply your function
lapply(dfs, cleanfunction)

標籤：r 功能 for循环 应用

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