Question

ddply（和类似函数）如何处理多个数据帧。

例如，我有一个数据框，其中包含有关家庭中汽车的信息

car <- data.frame(name=c('aaa','aaa','bbb'), cars=c('honda','chevy','datsun'))

和第二个包含家庭成员的数据框

 people <- data.frame(name=c('aaa','bbb','bbb'), age=c(25,18,33))

我想申请一个功能

 neatfun <- function( car_chunk, people_chunk){ analysis with age and type of cars}

到相应的汽车和人群，

 analysis <- ddply( list(car,people), "name", neatfun)

其中ddply会按名称拆分数据帧列表，然后将每个数据帧的相应块传递给neatfun函数。

目前，我愿意假设每个“名字”出现在所有数据框中，所以我不必担心有汽车（但没有人）或有人（但没有汽车）的家庭。

由于

Answer 1

在不知道“某些分析”的确切含义的情况下，我可以看到一些方法可以继续。首先将数据合并到一个数据帧中。

library(dplyr)
> df <- left_join(car, people)
Joining by: "name"
> df
  name   cars age
1  aaa  honda  25
2  aaa  chevy  25
3  bbb datsun  18
4  bbb datsun  33

然后使用dplyr操作进行分析。

processed_df <- df %>% 
  group_by(name) %>% 
  ## do analysis here
  ## e.g. summarise, mutate, filter, top_n

如果你有一些更复杂的事情要做，并且你想拥有一个函数来说明数据帧，对它做一些事情，并吐出一个新的数据帧，你可以编写执行它的函数，将您的数据拆分成一个列表，将该函数应用于每个部分，然后将其保存在列表中，或者是否有意义将它们绑定在一起。

这假设我们从上面得到了相同的df，一个连接的数据帧。（上面列出的merge选项应与left_join中的dplyr完全相同。

df_func <- function(df){  ## take in a dataframe, do stuff, return a dataframe
  ## some analysis
  return(df_new)
}
df_list <- split(df, df$name)  ## make a list of dataframes, 
                               ## where each element is a dataframe with the same name
df_new_list <- lapply(df_list, FUN = df_func)  ## apply function to each element
total_list <- rbind_all(df_new_list) ## put all the elements into a single dataframe
                                     ## rbind_all is a dplyr tool.
                                     ## otherwise you can use
total_list <- do.call(rbind, df_new_list)

ddply包含来自多个数据帧的块

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