Question

我有一个数据框列表，并希望通过列表

应用if else函数

df1= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0:1,5))
df2= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0,5)) 
df3= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0:1,5))
df4= data.frame(letter=LETTERS[1:5], res=runif(10), cens=rep(0,5)) 


df.list=list(df1,df2,df3,df4)

reg.stats = function(var1){
  gm.reg=exp(mean(log(var1)))
  gsd.reg=exp(sd(log(var1)))
  return(c(gm.reg,gsd.reg))
  }

 other.stats = function(obs,cens){
 nondetects <- obs[cens==1]
 detects <- obs[cens== 0]
 gm.other=exp(mean(log(detects)))
 gsd.other=exp(sd(log(detects)))
 return(c(gm.other,gsd.other))
 }

我想循环遍历每个df，如果个体df = 0（即df2）中的cens变量之和，则应用reg.stats函数，否则应用other.stats函数。

在真实数据集中，我有一个50多个dfs的列表，我过去做的是手动挑选所有cens = 0的dfs并使用lapply函数。没关系，但如果我将数据框分开并为每个列表单独使用lapply然后合并结果，则更改顺序，然后我需要重新排序结果。有更快，更清洁的方法吗？

  uncens.list = df.list[c(2,4)]
  uncens.res= lapply(uncens.list, function(i) reg.stats(i$res))

  cens.list = df.list[c(1,3)]
  cens.res.=lapply(cens.list,function(i) other.stats(i$res,i$cens))

Answer 1

它适用于if和else，但不适用于ifelse，因为后者只会返回函数结果的第一个值：

lapply(df.list, function(i) if (sum(i$cens) == 0) reg.stats(i$res) 
                            else other.stats(i$res,i$cens))

结果：

[[1]]
[1] 0.402693 1.467128

[[2]]
[1] 0.3427096 2.4269668

[[3]]
[1] 0.3731172 1.8051164

[[4]]
[1] 0.3883753 2.0028039

顺便说一下：不需要单独的功能。它可以在一个命令中完成：

lapply(df.list, function(i) {detects <- log(i$res[i$cens == 0])
                             c(exp(mean(detects)), exp(sd(detects)))})

Answer 2

你看过包裹了吗？plyr？ http://cran.r-project.org/web/packages/plyr/index.html

具体来说，功能llply？

如果您编写了一个包装函数来确定在给定cens值的情况下调用哪个stats函数，那么您似乎可以使用包装函数调用llply。

循环遍历R中的数据帧列表并应用if else函数

2 个答案: