Question

这可能是一个新手问题，但是到目前为止，我还没有找到任何简洁而可靠的答案。我可能来自python，对哲学或R的理解很差，但是我陷入了以下困境：

从数据列表中，我想要： -遍历它 -使用每次迭代作为函数的变量。

目标：我有一些数据包来自必须添加的程序包，以便进行左连接。为了进行左连接，我在两个数据框中都应该有相同的列，这就是为什么列表将缺失的列添加到接收（左）数据框中以允许连接的原因。

那可能很重要：这些数据框是来自GenomicRanges包的GRanges对象。尽管如此，这是我过去已经遇到的问题

这是我的清单：

> ll
[1] "gc.name"   "test3"

这是我的数据框：

> dft
DataFrame with 30 rows and 5 columns
      pvalue      qvalue meth.diff           gc.X  gc.score
   <numeric>   <numeric> <numeric>      <GRanges> <numeric>
1   2.898639e-04 0.007018699 0.2231039     MT:706-710        80
2   6.043240e-05 0.003882324 0.2243177   MT:1146-1150        80
3   9.170025e-05 0.005355496 0.1447536   MT:1986-1990        80
4   1.904443e-04 0.006558452 0.2158183   MT:2001-2005        80
5   1.899050e-04 0.006558452 0.1475142   MT:3091-3095        80
...          ...         ...       ...            ...       ...
26  0.0001936141 0.006558452 0.1865440 MT:14801-14805        40
27  0.0002909048 0.007018699 0.1306336 MT:14941-14945        40
28  0.0002731153 0.007018699 0.1362367 MT:15696-15700        60
29  0.0002383786 0.006960917 0.2309187 MT:16081-16085        80
30  0.0003304606 0.007269440 0.1783131 MT:16091-16095        20

> dfs
DataFrame with 1 row and 6 columns
    pvalue      qvalue meth.diff      gc.X     gc.name  gc.score
 <numeric>   <numeric> <numeric> <GRanges> <character> <numeric>
1 0.0002898639 0.007018699 0.2231039  MT:708:+  rs28412942         0

我的功能如下：

> ff <- function(x){dft[1,x]=dfs[1,x]}

我希望x读为ll [1]，ll [2]等。

我尝试了至少两种不同的方法：apply（）和％>％

dplyr

ll％>％ff（）错误：下标包含无效名称调用来自：.subscript_error（“下标包含无效的”，什么）

并应用：

lapply(ll,function(g){
dft[1,g]=dfs[1,g]
})

例如，我尝试使用deparse（）进行某些操作，但是我仍然遇到无法将ll [1]读取为字符串的问题。

您能帮我一下，还告诉我为什么在R中使用循环对我来说是如此复杂吗？：）

最好

Answer 1

我看到的问题：

1）您正在尝试使用非整数索引位置对数据框进行子集化。您可以通过查找所需的整数位置来解决此问题。

dft[,which(names(dft)==g)]

2）在dft[1,g]=dfs[1,g]中，您尝试将dft中的列中的值设置为等于dfs中的列中的值，然后返回该值。这与简单地在dfs中返回该列相同，但仅在两列长度相同时才有效。这不会将事物合并在一起或更改数据框。 =将数据放入对象中，但不会改变对象的结构。

3）联接假定两个数据集中将有不同的列。联接合并一个或多个唯一键值。您无需填写任何内容即可加入。假设您要加入“ gc.name”列。您可以使用dplyr软件包连接功能。

new_dataframe <- left_join(dft,dfs)
# which in the example is the same as:
new_dataframe <- left_join(dft,dft,
     by = c("pvalue" = "pvalue",
            "qvalue" = "qvalue",
            "meth.diff" = "meth.diff",
            "gc.X" = "gc.X",
            "gc.score" = "gc.score"
           )

4）绑定是您将两个数据帧连接在一起而不合并（在另一个数据帧之上（rbind）或在另一个数据帧旁（cbind））。绑定[通常]要求列是相同的。但是，dplyr具有函数bind_rows，该函数将两个数据帧彼此绑定，并为您填写任何缺少的列。

遍历列表并将数据用作函数中的字符串

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