Question

我一直在搜索这个论坛，并试图在我的案例中实现这些问题的先前答案所说的内容。但是，我的代码中缺少某些内容。

我使用lapply（）内部运行ddply的函数。这很好用。但是，我想通过读取数据帧的名称来识别单个数据帧的每个结果，而不是[[1]]，[[2]] ......

出于这个原因，我试图实现seq_along参数，但没有成功。让我们看看我有什么：

我创建了一个列表，在一个对象中将16个不同的数据框（具有相同的结构）分组，称为melt_noNA_noDC_regression：

melt_noNA_noDC_regression <- 
list(I1U_melt_noNA_noDC_regression, I1L_melt_noNA_noDC_regression,
  I1U_melt_noNA_noDC_regression, I1L_melt_noNA_noDC_regression,
  CU_melt_noNA_noDC_regression, CL_melt_noNA_noDC_regression,
  P3U_melt_noNA_noDC_regression, P3L_melt_noNA_noDC_regression,
  P4U_melt_noNA_noDC_regression, P4L_melt_noNA_noDC_regression,
  M1U_melt_noNA_noDC_regression, M1L_melt_noNA_noDC_regression, 
  M2U_melt_noNA_noDC_regression, M2L_melt_noNA_noDC_regression,
  M3U_melt_noNA_noDC_regression, M3L_melt_noNA_noDC_regression)

稍后，我成功运行了这个lapply（）行。

lapply(melt_noNA_noDC_regression, function(x) ddply(x, .(Species), model_regression))

由于我有16个不同的数据帧，我想在lapply函数的结果中识别它们。我尝试了几种组合在lapply代码中包含seq_along，如下例所示：

lapply(melt_noNA_noDC_regression, function(x) {
        ddply(x, .(Species), model_regression)      
        seq_along(x), function(i) paste(names(x)[[i]], x[[i]])
})

但是，我一直在犯错，而且有点令人沮丧。这可能很容易解决，但我是阻止。

有什么想法解决这个问题吗？

Answer 1

考虑使用eapply（lapply不太知名的兄弟姐妹）或mget来检索数据框的命名列表。然后通过lapply运行它们以进行ddply调用，以使用新的相应值返回相同的命名数据框列表。

df_list <- eapply(.GlobalEnv, function(d) d)[c("I1U_melt_noNA_noDC_regression",
                                               "I1L_melt_noNA_noDC_regression",
                                               "I1U_melt_noNA_noDC_regression",
                                               ...)]

df_list <- mget(c("I1U_melt_noNA_noDC_regression",
                  "I1L_melt_noNA_noDC_regression",
                  "I1U_melt_noNA_noDC_regression",
                  ...))

# GENERALIZED FOR ANY DF IN GLOBAL ENV
df_list <- Filter(function(i) class(i)=="data.frame", eapply(.GlobalEnv, function(d) d))

new_list <- lapply(df_list, function(x) ddply(x, .(Species), model_regression))

由于eapply（ e 环境应用）是申请系列的一部分并且可以遍历对象，因此您可以绕过lapply 。但您必须考虑非数据帧，然后按df名称过滤掉。因此，使用tryCatch并[]建立索引：

new_list2 <- eapply(.GlobalEnv, function(x) 
     tryCatch(ddply(x, .(Species), model_regression),
              warning = function(w) return(NA),
              error = function(e) return(NA)
             )
     )[c("I1U_melt_noNA_noDC_regression",
         "I1L_melt_noNA_noDC_regression",
         "I1U_melt_noNA_noDC_regression",
         ...)]

all.equal(new_list, new_list2)
# [1] TRUE

尽管如此，理想情况下，在您的数据处理中，您最初将使用命名数据框列表，而不是创建充满全局环境的单独的，类似的结构化16对象。因此，请考虑调整回归对象的来源，因此请替换以下内容：

I1U_melt_noNA_noDC_regression <- ...

用这个：

df_list = list()
df_list["I1U_melt_noNA_noDC_regression"] <- ...

结合lapply，seq_along和ddply

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