跨多个数据框应用 pct 函数

Question

首先感谢提出这个问题的人。我最多有十个数据框要应用 pct 函数（来自 caroline 包）。由于我拥有的数据会导致溢出错误，我必须将所有单元格除以 1000。一旦发生这种情况，我就可以毫无问题地应用 pct 函数。然后我想 trim 关闭原始数据并创建一个新的数据框。

我已经设法编写了以下函数，除了它不保存结果（可能缺少 return 语句）之外，它做了正确的事情。因此我可以长手完成。然而，这还不是最重要的。

 require (pct)
 finallist <- list(A, B)

 lapply(finallist , function (foo) {

 temp <-  as.data.frame(foo[,1])
 checks <- cbind(temp, foo[,2:480]/1000)
 checka <- pct(checks, tickerlist)
 foo <- checka[c(1, 481:959)]
 })

A和B数据框是这样形成的

  A  <- structure(list(mgrname = c("Man A", "Man A", "Man A", "Man B", "Man  B", "Man B", "Man C", "Man C", "Man C"), 
                  ticker = c("AAPL", "MSFT", "TLSA", "AAPL", "MSFT", "TLSA", "AAPL", "MSFT", "TLSA"), 
                  share = c(20L, 30L, 40L, 20L, 10L, 50L, 20L, 20L, 80L)), 
             .Names = c("mgrname", "ticker", "share"), 
             row.names = c(NA, -9L),
             class = "data.frame")

B 相同

真正的关键是尝试写出新的数据帧。我开始使用的代码使用了不可见函数（我认为它应该在某处有一个赋值函数）

  invisible(lapply (names(finalist), 
              function (foo) assign (x = y, value =  temp <-     as.data.frame(foo[,1]),
                 checks <- cbind(temp, foo[,2:480]/1000),
                 checka <- pct(checks, tickerlist),
                 foo <- checka[c(1, 481:959)] , envir =.GlobalEnv)))

但是它说

  Error in lapply(names(finalist), function(foo) assign(x = y, value = temp <- as.data.frame(foo[,  : 
   object 'finalist' not found

最终的数据框应该看起来像这样

  | mgrname | APPL   | MSFT  | TLSA  |
  |---------|--------|-------|-------|
  | Man A   | .33    |  .5   | .23   |
  | Man B   | .33    |  .16  | .30   |
  | Man C   | .33    |  .33  | .47   |

Answer 1

我发现这段代码有效。

先做操作

 newlist <- lapply(finallist , function (foo) {
 temp <-  as.data.frame(foo[,1])
 checks <- cbind(temp, foo[,2:4]/100)
 checka <- pct(checks, c("AAPL", "MSFT", "TLSA"))
 foo <- checka[c(1, 5:7)]
 })

那就用这个吧。命名等有点不对劲，但我想我可以处理。

lapply(seq_along(newlist), 
   function(i,x) {assign(paste0("a",i),x[[i]], envir=.GlobalEnv)},
   x=newlist)

跨多个数据框应用 pct 函数

Apply pct function across multiple dataframes

invisible

r

lapply