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多个数据帧中的lapply聚合列R.

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我在R的列表中有几个数据帧 . 我想总结的每个DF中都有条目 . 我试图进入lapply，这将是我的首选方式（虽然如果有一个更好的解决方案，我会很高兴知道它和为什么） .

我的样本数据：

df1 <- data.frame(Count = c(1,2,3), ID = c("A","A","C"))
df2 <- data.frame(Count = c(1,1,2), ID = c("C","B","C"))
dfList <- list(df1,df2)

> head(dfList)
[[1]]
  Count ID
1     1  A
2     2  A
3     3  C

[[2]]
  Count ID
1     1  C
2     1  B
3     2  C

我尝试用lapply来实现它

dfList_agg<-lapply(dfList, function(i) {
  aggregate(i[[1:length(i)]][1L], by=list(names(i[[1:length(i)]][2L])), FUN=sum)
})

然而，这给了我一个错误“参数必须具有相同的长度” . 我究竟做错了什么？

我想要的输出是列“Count”和“ID”的总和，如下所示：

>head(dfList_agg)
[[1]]
  Count ID
1     3  A
2     3  C

[[2]]
  Count ID
1     3  C
2     1  B
r aggregate lapply

4 回答

  • 2

    tidyverse 的选项将是

    library(tidyverse)
map(dfList, ~ .x %>%
                group_by(ID) %>% 
                summarise(Count = sum(Count)) %>%
                select(names(.x)))
#[[1]]
# A tibble: 2 x 2
#   Count ID    
#  <dbl> <fctr>
#1  3.00 A     
#2  3.00 C     

#[[2]]
# A tibble: 2 x 2
#  Count ID    
#  <dbl> <fctr>
#1  1.00 B     
#2  3.00 C
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  • 1

    我认为你过于复杂了 . 试试这个...

    dfList_agg<-lapply(dfList, function(i) {
  aggregate(i[,1], by=list(i[,2]), FUN=sum)
})

dflist_agg

[[1]]
  Group.1 x
1       A 3
2       C 3

[[2]]
  Group.1 x
1       B 1
2       C 3
    回复于
  • 1

    这是第三种选择

    lapply(dfList, function(x) aggregate(. ~ ID, data = x, FUN = "sum"))
#[[1]]
#  ID Count
#1  A     3
#2  C     3
#
#[[2]]
#ID Count
#1  B     1
#2  C     3
    回复于
  • 2

    我想这就是你需要的

    library(dplyr)
lapply(dfList,function(x) ddply(x,.(ID),summarize,Count=sum(Count)))
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