Question

我有数据帧A，B，C ......，并希望以相同的方式修改每个数据帧，例如重新排序所有数据框中存在的因子的因子水平：

A = data.frame( x=c('x','x','y','y','z','z') )
B = data.frame( x=c('x','y','z') )
C = data.frame( x=c('x','x','x','y','y','y','z','z','z') )

A$x = factor( A$x, levels=c('z','y','x') )
B$x = factor( B$x, levels=c('z','y','x') )
C$x = factor( C$x, levels=c('z','y','x') )

如果要进行大量数据框架和/或大量修改，这将变得费力。我怎么能简洁地使用循环或更好的东西呢？一种直截了当的方法，如

for ( D in list( A, B, C ) ) {
D$x = factor( D$x, levels=c('z','y','x') )
}

不起作用，因为它不会修改原始数据帧。

编辑：添加A，B和C的定义以使其可重现。

Answer 1

有关R的一点要注意的是，就assignment而言，<-是可传递的，而=则不是。A$x <- B$x <- C$x <- factor( C$x, levels=c('z','y','x') )。因此，如果您的数据框在这方面都是相同的，那么您应该能够做到这样的事情：

{{1}}

Answer 2

如果您不需要显式循环，则可以使用lapply：

ll <- lapply(
    list(A, B, C),
    function(df) {
        df$x <- factor(df$x, levels=c('z', 'y', 'x'))
        return(df)
    }
)

由于只复制了数据，因此您必须使用lapply返回的列表。

修改

dfs <- list('A', 'B', 'C') levels <- c('z', 'y', 'x') l <- lapply( dfs, function(df) { # Get data frame by name df <- get(df) df$x <- factor(df$x, levels=levels) return(df) } ) for ( i in 1:length(dfs)) { assign(dfs[[i]], l[[i]]) }

如何在R中循环并修改多个数据帧

2 个答案: