Question

我知道在这里有许多相关的问题，但我正在寻找一个purrr解决方案，请不要从应用程序列表或cbind / rbdind（我想采取）这个机会更好地了解purrr）。

我有一个数据框列表，我想为列表中的每个数据框添加一个新列。列的值将是数据帧的名称，即列表中每个元素的名称。

有类似的here，但它涉及使用函数和mutate_each()，而我只需要mutate()。

为了让您了解列表（称为comentarios），这是第一个元素上str()的第一行：

> str(comentarios[1])
List of 1
 $ 166860353356903_661400323902901:'data.frame':    13 obs. of  7 variables:

所以我希望我的新变量在结果中包含13行的166860353356903_661400323902901，作为每个数据帧的ID。

我正在尝试的是：

dff <- map_df(comentarios, 
              ~ mutate(ID = names(comentarios)),
              .id = "Group"
              )

但是，mutate()需要数据框的名称才能工作：

Error in mutate_(.data, .dots = lazyeval::lazy_dots(...)) : 
  argument ".data" is missing, with no default

放入每个名字是没有意义的，我将陷入循环领域并失去purrr（和更普遍的R）的优势。如果列表较小，我会使用reshape::merge_all()，但它有超过2000个元素。在此先感谢您的帮助。

编辑：根据alistaire的评论，使问题可重现的一些数据

# install.packages("tidyverse")
library(tidyverse)
df <- data_frame(one = rep("hey", 10), two = seq(1:10), etc = "etc")

list_df <- list(df, df, df, df, df)
names(list_df) <- c("first", "second", "third", "fourth", "fifth")
dfs <- map_df(list_df, 
              ~ mutate(id = names(list_df)),
              .id = "Group"
              )

Answer 1

您的问题是，当您不在管道中使用mutate时，必须明确提供对数据的引用。为此，我建议使用map2_df

dff <- map2_df(comentarios, names(comentarios), ~ mutate(.x, ID = .y))

Answer 2

使用OP的数据答案是

library(tidyverse)
df <- data_frame(one = rep("hey", 10), two = seq(1:10), etc = "etc")

list_df <- list(df, df, df, df, df)
dfnames <- c("first", "second", "third", "fourth", "fifth")

dfs <- list_df %>% map2_df(dfnames,~mutate(.x,name=.y))

使用来自dplyr的purrr和mutate（）将新变量添加到数据框列表中

2 个答案: