Question

这是我总是写一个循环的玩具示例。我无法找出一个班轮。我确定我已经看过了，但它没有坚持下去。

smallFrame <- data.frame(colA = c('A', 'B', 'C' ,'D'), colB = c(1,1,1,1))
someList <- list(A=20, B=30, C=40, D=50)
for(letter in names(someList)){
  smallFrame[smallFrame$colA==letter, 'newColumn'] <- someList[[letter]]
}

如何在一行中进行循环？这不会这样做。

lapply(names(someList), function(x) {smallFrame[smallFrame$colA==x, 'newColumn'] <- someList[[x]]})

Answer 1

丑陋，但有效：

lapply(names(someList), function(x) {smallFrame[smallFrame$colA==x, 'newColumn'] <<- someList[[x]]})

请注意<<-。它不能与<-一起使用的原因是在函数中修改了someList的副本。

这里的“丑陋”意味着你永远不应该使用这种语法，原因有两个。首先，具有副作用的功能容易出错。其次，忽略lapply的返回值。这些都表明显式循环是最好的。

不那么丑陋，几乎从@thelatemail中偷走了：

smallFrame$newColumn <- unlist(someList[match(smallFrame$colA, names(someList))])

示例：

smallFrame <- data.frame(colA = c('A', 'B', 'C' ,'D', 'A'), colB = c(1,1,1,1,1))
> smallFrame

> smallFrame
  colA colB
1    A    1
2    B    1
3    C    1
4    D    1
5    A    1

smallFrame$newColumn <- unlist(someList[match(smallFrame$colA, names(someList))])

> smallFrame
  colA colB newColumn
1    A    1        20
2    B    1        30
3    C    1        40
4    D    1        50
5    A    1        20

Answer 2

如果您正确地重塑smallList

，这是一个简单的合并

# reshape2 for melt.
library(reshape2)
# slightly expanded version with duplicate colA == A
smallFrame <- data.frame(colA = c('A', 'A', 'B', 'C' ,'D'), colB = c(1,2,1,1,1))
someList <- list(A=20, B=30, C=40, D=50)
merge(smallFrame, melt(someList), by.x = 'colA', by.y = 'L1')

  colA colB value
1    A    1    20
2    A    2    20
3    B    1    30
4    C    1    40
5    D    1    50

或者，如果您真的热衷于在smallFrame中进行有效分配，请使用data.table

library(data.table)
smallDT <- data.table(smallFrame, key = 'colA')
someDT <- data.table(melt(someList), key = 'L1')

# left join smallDT and someDT, assigning the `value` column by reference
# within smallDT as the column `newColumn`
smallDT[someDT, newColumn := value]




smallDT
   colA colB newColumn
1:    A    1        20
2:    A    2        20
3:    B    1        30
4:    C    1        40
5:    D    1        50

在lapply中分配值

2 个答案: