Question

我有一些dfs，我需要计算分位数，使得分位数从0到最大dfs分布。在那之后，我想通过限制95百分位来创造休息时间。如果我为每个df单独做的话可以像下面那样完成，但我需要动态执行此操作并考虑所有dfs的最大值。

编辑：x是一个有400列和几千行的df。我将有多个具有相同列数但具有不同行数的dfs。

library(gplots)
quantile.range <- quantile(as.matrix(x), probs = seq(0, 1, 0.01))
palette.breaks <- seq(quantile.range["0%"], quantile.range["99%"], .001)
mycol <- colorpanel(n=length(palette.breaks)-1,low="white",mid="blue",high="red")

我尝试过应用lapply但似乎在我的命令中遇到了一些问题：

dfList<-paste0("df", 1:10)
quantile.range <- lapply(dfList, function(x) {quantile(as.matrix(x), probs = seq(0, 1, 0.01))} )

有什么想法吗？

Answer 1

嗯，似乎在lapply处理x，这是一个字符，而不是data.frame。你试过get如下吗？

dfList<-paste0("df", 1:10)
quantile.range <- lapply(dfList, function(x) {quantile(as.matrix(get(x)), probs = seq(0, 1, 0.01))} )

来自数据帧列表的分位数

1 个答案: