遍历多个数据帧

Question

我有 4 个具有这种结构的数据框：

数据 1:

1.8064 2.2016 2.4506 2.1828 2.1171 1.9308 2.1707 2.1885
2.2310 2.2400 1.9115 2.1527 2.0934 1.7989 2.2144 2.0091
1.9248 2.2038 1.9676 1.9224 1.9502 1.7990 2.0824 2.1300
2.0095 2.0341 1.8433 1.8361 1.9958 1.8243 2.0397 2.0482
2.1143 2.2627 1.7620 1.7561 1.9490 1.9803 1.9336 2.2511
2.2377 2.5414 1.7867 1.6618 2.5090 1.8325 2.0212 2.1616
2.3476 2.1878 2.0469 1.7508 2.2969 1.7939 2.0291 2.0721
2.3534 2.0932 2.3502 1.9960 2.0710 1.9923 1.7787 1.9772
2.2607 2.1504 2.3685 2.1148 2.1961 1.7738 1.8405 2.0135
2.2411 1.9916 2.4726 2.0347 2.0751 1.7570 1.8874 1.9385

数据 2：

2.1913 1.8981 2.2441 2.3068 2.1198 2.1484 1.8056 1.7747
2.0842 1.8750 2.3023 2.1204 1.8972 2.1534 1.8028 1.9401
2.2105 1.9618 2.2472 1.9656 2.3098 1.9771 1.9520 1.8627
2.2863 1.9959 2.1781 1.9544 1.9281 1.9286 1.9699 2.0330
2.1987 2.0583 2.0953 2.0206 2.1148 2.3789 1.7052 1.9145
2.0513 2.0850 1.9810 2.4943 1.9120 2.2209 1.9461 2.0882
2.0049 2.0416 1.9303 2.3681 1.8974 2.0054 1.9261 1.9097
1.6882 2.1196 1.8641 2.3600 2.0931 1.7641 2.1131 1.7748
1.8840 1.7604 1.7664 2.2000 2.0055 1.8229 1.9871 1.9168
1.7340 1.9656 1.8480 2.0523 1.9950 1.8716 1.9206 1.7786
1.9604 1.9804 1.9601 2.0599 1.8969 1.8087 2.1845 1.8598

数据 3:

1.8064 2.2016 2.4506 2.1828 2.1171 1.9308 2.1707 2.1885
2.2310 2.2400 1.9115 2.1527 2.0934 1.7989 2.2144 2.0091
1.9248 2.2038 1.9676 1.9224 1.9502 1.7990 2.0824 2.1300
2.0095 2.0341 1.8433 1.8361 1.9958 1.8243 2.0397 2.0482
2.1143 2.2627 1.7620 1.7561 1.9490 1.9803 1.9336 2.2511
2.2377 2.5414 1.7867 1.6618 2.5090 1.8325 2.0212 2.1616
2.3476 2.1878 2.0469 1.7508 2.2969 1.7939 2.0291 2.0721
2.3534 2.0932 2.3502 1.9960 2.0710 1.9923 1.7787 1.9772
2.2607 2.1504 2.3685 2.1148 2.1961 1.7738 1.8405 2.0135
2.2411 1.9916 2.4726 2.0347 2.0751 1.7570 1.8874 1.9385

数据4：

2.1913 1.8981 2.2441 2.3068 2.1198 2.1484 1.8056 1.7747
2.0842 1.8750 2.3023 2.1204 1.8972 2.1534 1.8028 1.9401
2.2105 1.9618 2.2472 1.9656 2.3098 1.9771 1.9520 1.8627
2.2863 1.9959 2.1781 1.9544 1.9281 1.9286 1.9699 2.0330
2.1987 2.0583 2.0953 2.0206 2.1148 2.3789 1.7052 1.9145
2.0513 2.0850 1.9810 2.4943 1.9120 2.2209 1.9461 2.0882
2.0049 2.0416 1.9303 2.3681 1.8974 2.0054 1.9261 1.9097
1.6882 2.1196 1.8641 2.3600 2.0931 1.7641 2.1131 1.7748
1.8840 1.7604 1.7664 2.2000 2.0055 1.8229 1.9871 1.9168
1.7340 1.9656 1.8480 2.0523 1.9950 1.8716 1.9206 1.7786
1.9604 1.9804 1.9601 2.0599 1.8969 1.8087 2.1845 1.8598

我需要从 data1 中获取第 1 列，从 data2 中获取第 1 列，从 data3 中获取第 1 列，从 data4 中获取第 1 列，并将它们并排组合成一个数据框，并对其他列执行相同的操作。

我一直在用这个方法，但是有点简陋

dat1 <- data.frame(data1$V1)
dat2 <- data.frame(data2$V1)
dat3 <- data.frame(data3$V1)
dat4 <- data.frame(data4$V1)

final_data1 <- cbind(dat1,dat2,dat3,dat4)
. 
.
.


dat1 <- data.frame(data1$V8)
dat2 <- data.frame(data2$V8)
dat3 <- data.frame(data3$V8)
dat4 <- data.frame(data4$V8)

final_data8 <- cbind(dat1,dat2,dat3,dat4)

有没有办法用循环来做到这一点？

Answer 1

我们可以将所有数据放在一个 list 中，提取第一列并 cbind 在一起。

do.call(cbind, lapply(mget(paste0("data", 1:4)), `[`, 1))

最好将它保存在一个带有 id col 的数据集中，以指示它来自哪个数据集

library(data.table)
dt <- rbindlist(mget(paste0("data", 1:4)), idcol = TRUE)

此外，出于绘图目的，最好保持 'long' 格式

dL <- melt(dt, id.var = ".id")

并使用ggplot绘制

library(ggplot2)
ggplot(dL, aes(value, ..density.., colour = variable)) +
                       geom_freqpoly()

或将 geom_histogram 与 facet_wrap 一起使用（对于每列的单独绘图）

ggplot(dL, aes(value)) +
        geom_histogram() +
        facet_wrap(~variable)

Answer 2

您可以使用 eval(parse()) 结构：

df1 = data.frame(V1 = 1:10)
df2 = data.frame(V1 = 1:10)
df3 = data.frame(V1 = 1:10)
df4 = data.frame(V1 = 1:10)

final = matrix(NA, nrow = nrow(df1), ncol = 4)

for (i in 1:4) {
  final[, i] = eval(parse(text = paste0('df', i, '$V1')))
}

另一种方法是将所有 dfs 放在一个列表中并使用 lapply:

dfList = list(df1, df2, df3, df4)
do.call(cbind, lapply(dfList, `[[`, 'V1'))

上面，lapply 遍历所有数据帧和 returns 一个列表，其中每个元素都是第一列。然后 do.call(cbind, ...) 部分将所有这些元素绑定到一个矩阵中。

Answer 3

我们可以遍历列，绑定它们，并将生成的 8 个数据帧保存在一个列表中：

res <- lapply(1:8, function(i){ cbind(data1[i], data2[i], data3[i], data4[i]) })

遍历多个数据帧

Loop over multiple data frames

r

multiple-columns

dataframe