Question

是否可以将多个数据帧存储到一个数据结构中，然后由每个数据帧处理？即示例

df1 <- data.frame(c(1,2,3), c(4,5,6))
df2 <- data.frame(c(11,22,33), c(44,55,66))

..然后我想在数据结构中添加它们，这样我就可以遍历该数据结构，一次检索一个数据帧并进行处理，如

 for ( iterate through the data structure) # this gives df1, then df2
 {
    write data frame to a file
}

我在R中找不到任何这样的数据结构。任何人都可以指出任何代表相同功能的代码吗？

Answer 1

只需将data.frames放入列表中即可。一个加号是list与apply样式循环非常适用。例如，如果要保存data.frame，可以使用mapply：

l = list(df1, df2)
mapply(write.table, x = l, file = c("df1.txt", "df2.txt"))

如果你喜欢apply样式循环（你会信任我:)，请看一下史诗plyr包。它可能不是最快的包（快速查看data.table），但它含有语法糖。

Answer 2

列表几乎可用于保存任何内容，包括data.frame s：

## Versatility of lists
l <- list(file(), new.env(), data.frame(a=1:4))

为了写出存储在列表中的多个数据对象，lapply()是你的朋友：

ll <- list(df1=df1, df2=df2)
## Write out as *.csv files
lapply(names(ll), function(X) write.csv(ll[[X]], file=paste0(X, ".csv")))
## Save in *.Rdata files
lapply(names(ll), function(X) {
    assign(X, ll[[X]]) 
    save(list=X, file=paste0(X, ".Rdata"))
})

Answer 3

您要找的是list。您可以使用lapply之类的函数以相同的方式处理每个数据框。但是，在某些情况下，您可能需要将数据框列表传递给处理相互关联的数据框的函数。在这种情况下，lapply对您没有帮助。

这就是为什么重要的是要注意如何访问和迭代列表中的数据框。它是这样做的：

mylist[[data frame]][row,column]

请注意数据框索引周围的双括号。因此，对于您的示例，它将是

df1 <- data.frame(c(1,2,3), c(4,5,6))
df2 <- data.frame(c(11,22,33), c(44,55,66))
mylist<-list(df1,df2)

mylist[[1]][1,2]将返回4，而mylist[1][1,2]将返回NULL。我花了一段时间才找到这个，所以我觉得在这里发帖可能会有所帮助。

将多个数据帧存储到一个数据结构中 - R.

3 个答案: