Question

编辑：我对原始表达的repex稍作更改，因为它没有产生与我的实际用法类似的示例。

这是上一个问题recode/replace multiple values in a shared data column to a single value across data frames的扩展，它对更简单的应用程序非常有用。我尝试无济于事，将解决方案扩展到稍微更复杂的情况。我有许多不同的数据框，所有数据框都有一些共享的列（下面的repex中的“ site”和“ grp”）。在每个数据帧中，'grp'变量中存在多个错误，有些错误没有共享。在上一个问题中，使用tidyverse和recode函数来解决此问题，方法是创建一个{/ {1}}键/值元素，并使用

对其进行重新编码

list

但是，当键/值列表取决于另一个共享变量“ site”的值时，我想这样做。例如，当site = s1时应将grp = a1重新编码为grp = a，而当site = s2时应重新编码为grp = f。在下面的示例中，我尝试使用keyval <- setNames(rep(good_values, lengths(bad_values)), unlist(bad_values)) out <- map(df_list, ~ .x %>% mutate(grp = recode_factor(grp, !!! keyval)))并嵌套调用map()来扩展上述代码：

pmap()

这当前抛出错误代码“错误：不知道如何从一种语言中采摘”。搜索此错误后，我无法理解错误是什么或如何完成任务。

编辑：我尝试过也尝试过

#example data frames
library(tidyverse)
df1 = data.frame(site = c(rep("s1",5), rep("s2",5), rep("s3",5)),grp = c("a1","a.","a.",rep("b",4),"b2","b-","bq",rep("a1",5)), measure = rnorm(15))

df2 = data.frame(site = c(rep("s1",10), rep("s2",16), rep("s3",5)), grp = c(rep("as", 3), "b2",rep("a",22),rep("a1",5)), measure2 = rnorm(31))

df3 = data.frame(site = c(rep("s1",3), rep("s2",6), rep("s3",5)),grp = c(rep("b-",3),rep("bq",2),"a", rep("a.", 3),rep("a1",5)), measure3 = 1:14)

df_list = list(df1, df2, df3)

site_list = c("s1","s2","s3")
bad_values = list(c("a1","a.","as", "b2", "b-", "bq"),
                  c("a1","a.","as","b", "b2", "b-", "bq"),
                  c("a1"))
good_values = list(c("a", "a1","a2","b","b1","b2"),
                   c("f","f1","f2","g","g","g1","g2"),
                   c("t"))
#put dfs into list to `map` over
df_list = list(df1, df2, df3)

#what I tried.
#nested pmap() within map()
dfs_mod = map(df_list, ~.x %>%
              pmap(list(site_list,bad_values,good_values),
                   ~mutate(.x, grp = ifelse(site == ..1,recode(grp, !!!setNames(as.list(..2),..3)),grp))))

这不会引发错误，但是也不能完全实现我想要的功能。它有一些不良的副作用：1）创建3个数据帧的3个列表，为每个键/值列表重新编码df，2）将因子“ grp”重新编码为整数（这使我感到困惑）。越来越清楚的是，我误解了keyval = map2(good_values, bad_values, ~setNames(as.list(..1),unlist(..2))) #this creates 3 lists of key/val elements to recode grp on for each site dfs_mod = map(df_list, function(x){ map2(site_list, keyval, ~mutate(x, grp = ifelse(site == ..1, recode_factor(grp, !!!..2), grp))) })的意图，并不愿意使用它。因此，欢迎使用其他任何迭代方式完成此操作的方法。

我想期望的输出可能是map*()与df_list相同的长度（本例中为3）。应该根据列表元素位置和“站点”将“ grp”变量=“ bad_values”重新编码为“ good_values”（例如bad_values [[1]] [1]-> good_values [[1]] [1 ]，bad_values [[1]] [2]-> good_values [[1]] [2]等（对于site = site_list [[1]]））。 'dfs_mod'list中的第一个数据帧应类似于：

list

感谢您的帮助。

dfs_mod[[1]]

   site grp    measure
1    s1  a -1.2169476
2    s1  a1  1.0644877
3    s1  a1  0.2007733
4    s1   b  0.8613291
5    s1   b -0.3682463
6    s2   g  1.2535321
7    s2   g  0.7622614
8    s2   g  1.4022664
9    s2   g1 -0.8234464
10   s2   g2 -1.0000354 
11   s3   t  1.34320583
12   s3   t  1.33950010
13   s3   t -1.12670074
14   s3   t  1.59890652
15   s3   t  0.23932814

Answer 1

我找到了一种完成此任务的方法，通过几个for循环和对上一个（链接的）问题的回答，可以很快地完成工作。如此简单，尴尬花了我这么长时间。

library(tidyverse)
keys = map2(good_values, bad_values, ~setNames(as.list(..1),unlist(..2)))

# how to accomplish
for(i in 1:length(site_list)){
  for(df in 1:length(df_list)){
    df_list[[df]] <- pluck(df_list, df) %>%
      mutate(grp = if_else(site == pluck(site_list,i), recode(grp, !!!pluck(keys,i)),grp))
  }
}

df_list[[1]]
   site grp     measure
1    s1   a  0.60083152
2    s1  a1 -0.56181835
3    s1  a1  1.31789556
4    s1   b -2.06659322
5    s1   b  1.21575623
6    s2   g -1.05263188
7    s2   g  1.68731655
8    s2   g -0.59827489
9    s2  g1 -2.22322604
10   s2  g2  0.22577945
11   s3   t -0.08614122
12   s3   t  0.74511934
13   s3   t  1.29782596
14   s3   t -1.87684060
15   s3   t -0.90672568

使用分组变量重新编码跨多个数据框的共享列中的多个值

1 个答案: