在purrr:walk()中使用assign()

时间:2018-11-14 03:49:13

标签: r dplyr purrr nse

我有许多数据框以及我想对它们进行的一系列更改。对于此示例,只需使用as_tibble使每个数据帧变为小标题,即可进行所需的更改。我知道有多种方法可以执行此操作,但是我想使用purrr:walk来执行此操作。

对于数据帧df1df2

df1 <- mtcars
df2 <- mtcars

我想做

df1 %<>% as_tibble
df2 %<>% as_tibble

使用walk。我的尝试:

library(tidyverse)
walk(c(df1, df2), ~ assign(deparse(substitute(.)), as_tibble(.)))

这会运行,但不会进行所需的更改:

is_tibble(df1)
#> [1] FALSE

1 个答案:

答案 0 :(得分:2)

这是将assignwalk结合使用的方式(有关详细说明,请参见注释代码)-

library(tidyverse)

# data
df1 <- mtcars
df2 <- mtcars

# creating tibbles

# this creates a list of objects with names ("df1", "df2") 
tibble::lst(df1, df2) %>%
purrr::walk2(
  .x = names(.),         # names to assign
  .y = .,                # object to be assigned
  .f = ~ assign(x = .x, 
                value = tibble::as.tibble(.y), 
                envir = .GlobalEnv)
)

# checking the newly created tibbles
df1
#> # A tibble: 32 x 11
#>      mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>  * <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
#>  2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
#>  3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#>  4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
#>  5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
#>  6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
#>  7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
#>  8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
#>  9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
#> 10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
#> # ... with 22 more rows

df2
#> # A tibble: 32 x 11
#>      mpg   cyl  disp    hp  drat    wt  qsec    vs    am  gear  carb
#>  * <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#>  1  21       6  160    110  3.9   2.62  16.5     0     1     4     4
#>  2  21       6  160    110  3.9   2.88  17.0     0     1     4     4
#>  3  22.8     4  108     93  3.85  2.32  18.6     1     1     4     1
#>  4  21.4     6  258    110  3.08  3.22  19.4     1     0     3     1
#>  5  18.7     8  360    175  3.15  3.44  17.0     0     0     3     2
#>  6  18.1     6  225    105  2.76  3.46  20.2     1     0     3     1
#>  7  14.3     8  360    245  3.21  3.57  15.8     0     0     3     4
#>  8  24.4     4  147.    62  3.69  3.19  20       1     0     4     2
#>  9  22.8     4  141.    95  3.92  3.15  22.9     1     0     4     2
#> 10  19.2     6  168.   123  3.92  3.44  18.3     1     0     4     4
#> # ... with 22 more rows

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