幫助在資料框串列上應用函式。
我不經常使用串列或函式，因此經過 3 小時的搜索和測驗后，我需要一些幫助。
我有如下 2 個資料框的串列（實際串列有 40 多個）：
df1 <- structure(list(ID = 1:4,
Period = c("C_2021", "C_2021", "C_2021", "C_2021"),
subjects = c(2044L, 2044L, 2058L, 2059L),
Q_1_A = c(1L, 1L, 4L, 6L),
Q_1_B = c(6L, 1L, 6L, NA),
col3 = c(4L, 6L, 5L, 2L),
col4 = c(3L, 5L, 4L, 4L)),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
df2 <- structure(list(ID = 1:4,
Period = c("C_2022", "C_2022", "C_2022", "C_2022"),
subjects = c(2058L, 2058L, 2065L, 2066L),
Q_1_A = c(2L, 5L, 5L, 6L),
Q_1_B = c(6L, 1L, 4L, NA),
col3 = c(NA, 6L, 5L, 3L),
col4 = c(3L, 6L, 5L, 5L)),
class = "data.frame", row.names = c(NA, -4L))
資料集的結構如下：
df1
ID Period subjects Q_1_A Q_1_B col3 col4
1 1 C_2021 2044 1 6 4 3
2 2 C_2021 2044 1 1 6 5
3 3 C_2021 2058 4 6 5 4
4 4 C_2021 2059 6 NA 2 4
df2
ID Period subjects Q_1_A Q_1_B col3 col4
1 1 C_2022 2058 2 6 NA 3
2 2 C_2022 2058 5 1 6 6
3 3 C_2022 2065 5 4 5 5
4 4 C_2022 2066 6 NA 3 5
df的串列
dflist <- list(df1, df2)
我想做兩件事：
1.有條件地洗掉第二個下劃線之前的字串
我想僅在以“Q”開頭的列中洗掉第二個下劃線之前的字符。列“Q_1_A”將變為“A”。該代碼應該只影響以“Q”開頭的列。
注意：ifelse很重要——在真實資料中還有其他2個下劃線的列不能修改，而且資料框中的列可能有不同的順序，所以需要按列名來完成。
#doesnt work (cant seem to get purr working either)
dflist <- lapply(dflist, function(x) {
names(x) <- ifelse(starts_with(names(x), "Q"), sub("^[^_]*_", "", names(x)), .x)
x})
2. 更新列名后，洗掉串列中存在的列。
注意：在實際資料中，每個 df 中有很多列，列出要保留的列比洗掉要容易得多。
假設上面的 gsub 已經完成，要保留在 List 下面的列的串列是結構化的。
col_keep <- c("ID", "Period", "subjects", "A", "B")
#doesnt work
dflist <- lapply(dflist, function(x) {
x[(names(x) %in% col_keep)]
x})
**UPDATE** I think actually the following will work
dflist <- lapply(dflist, function(x)
{x <- x %>% select(any_of(col_keep))})
#is the best way to do it?
幫助將不勝感激。
uj5u.com熱心網友回復：
對于第一個需要應用這個
dflist <- lapply(dflist, function(x) {
names(x) <- ifelse(startsWith(names(x), "Q"),
gsub("[Q_0-9] ", "" , names(x)), names(x))
x})
第二個
col_keep <- c("ID", "Period", "subjects", "A", "B")
dflist <- lapply(dflist, function(x) subset(x , select = col_keep))
uj5u.com熱心網友回復：
在基礎 R 中：
lapply(dflist, \(x)setNames(x, sub('^Q([^_]*_){2}', '', names(x)))[col_keep])
[[1]]
ID Period subjects A B
1 1 C_2021 2044 1 6
2 2 C_2021 2044 1 1
3 3 C_2021 2058 4 6
4 4 C_2021 2059 6 NA
[[2]]
ID Period subjects A B
1 1 C_2022 2058 2 6
2 2 C_2022 2058 5 1
3 3 C_2022 2065 5 4
4 4 C_2022 2066 6 NA
在 tidyverse 中：
library(tidyverse)
dflist %>%
map(~rename_with(.,~str_remove(.,'([^_] _){2}'), starts_with('Q'))%>%
select(all_of(col_keep)))
[[1]]
ID Period subjects A B
1 1 C_2021 2044 1 6
2 2 C_2021 2044 1 1
3 3 C_2021 2058 4 6
4 4 C_2021 2059 6 NA
[[2]]
ID Period subjects A B
1 1 C_2022 2058 2 6
2 2 C_2022 2058 5 1
3 3 C_2022 2065 5 4
4 4 C_2022 2066 6 NA
uj5u.com熱心網友回復：
使用 base 的另一種解決方案：
# wrap up code for ease of reading
validate_names <- function(df) {
setNames(df, ifelse(grepl("^Q", names(df)),
gsub("[Q_0-9]", "", names(df)), names(df)))
}
# lapply to transform list, then subset with character vector
lapply(dflist, validate_names) |>
lapply(`[`, col_keep)
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