Question

我有两个数据帧df1和df2的列表（请参阅下面的数据）。对于每个数据框，我试图获得两个摘要数字1）Pat和Ben的计数以及2）Pat和Ben的列a和b（0/0或1/1）之间的一致性出现次数。使用dplyr，我可以从数据框中单独获取这些数字（例如dput(my_list)中下面列表中的df1：

   final_table<-mutate(df1,dam=apply(df1[,c(1:2)],1,function(x)length(grep("1",as.factor(x)))))%>%mutate(tol=apply(df1[,c(1:2)],1,function(x)length(grep("0",as.factor(x)))))%>% mutate(prop.concordant=ifelse(dam==0,1,dam/(dam+tol)))%>%group_by(c)%>%summarise(count=n(),complete_concordance_num=length(which(prop.concordant==1)))

看起来像这样：

> final_table
# A tibble: 2 x 3
      c count complete_concordance_num
  <chr> <int>                    <int>
1   Ben    43                       37
2   Pat    57                       55

但是，我在列表中的数据帧列表（即df1和df2）上实现此问题时遇到问题。 lapply或purrr::map似乎无效。每个数据框的障碍似乎都是不同的列名（第1列和第2列）。真的很感激任何线索！

这是一个测试列表（实际列表包含500个数据帧，每个数据帧具有不同的第1列和第2列）：

dput(my_list)     
list(structure(list(a = c("0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", 
"0", "0", "0", "1", "1", "1", "1", NA, "1", "0", "0", "1", "1", 
"1", NA, "1", "1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "1", "1", "0", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "0", 
"1", "1", "1", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
"0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "1", "0", "1", 
"1", "0", NA, NA, "0", NA, "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1"
), b = c("1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "0", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "0", 
"1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", 
"0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "1", "0", "1", "1", "0", 
"1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1"), c = c("Pat", 
"Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Ben", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", "Ben", "Pat", "Ben", 
"Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat"
)), .Names = c("a", "b", "c"), row.names = c(NA, 100L), class = "data.frame"), 
    structure(list(x = c("0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "0", 
    "0", "0", "1", "1", "1", "1", NA, "1", "0", "0", "1", "1", 
    "1", NA, "1", "1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "1", "1", 
    "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", 
    "1", "0", "1", "1", "1", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", 
    "0", "1", "0", "1", "1", "0", NA, NA, "0", NA, "1", "0", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "1"), y = c("1", "0", "1", "1", 
    "1", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "1", "1", "0", "1", 
    "1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "1", 
    "1", "0", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "1", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", 
    "1", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "0", "1", "1", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "1", "1", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1"
    ), c = c("Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", 
    "Ben", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat")), .Names = c("x", "y", "c"), row.names = c(NA, 
    100L), class = "data.frame"))

Answer 1

我们可以尝试data.table

library(data.table)
rbindlist(my_list, idcol="grp")[,
     dam := Reduce(`+`, lapply(.SD, function(x) x==0 & !is.na(x))), .SDcols = 2:3
    ][, tol := Reduce(`+`, lapply(.SD, function(x) x==1 & !is.na(x))), .SDcols = 2:3
     ][, prop.concordant := 1][dam!=0, prop.concordant := dam/(dam + tol)
      ][,.(count = .N, complete_concordance_length = sum(prop.concordant ==1) ) , .(c, grp)]
#     c grp count complete_concordance_length
#1: Pat   1    57                          55
#2: Ben   1    43                          37
#3: Pat   2    57                          52
#4: Ben   2    43                          32

在数据框列表上应用函数以获取汇总值

1 个答案: