如何提取存储在R列表中的数据框列?
假设我们有两个帧,每个帧有 5 列,这些列存储在 R 的列表中,并且属于同一列的数据具有某种内在关系,或者我们想检查它们之间是否存在关系,那么我们可能想要提取那些列。因此,我们可以使用 lapply 函数进行此提取。例如,如果我们有一个名为 LIST 的列表,它存储两个数据帧,那么可以使用命令 lapply(LIST,"[",3) 提取每个数据帧的第 3 列。
示例
考虑以下数据框和这些数据框的列表 -
df1<-data.frame(x1=rnorm(20),x2=rnorm(20))输出结果df2<-data.frame(y1=rnorm(20),y2=rnorm(20))
List<-list(df1,df2)
List
[[1]]x1 x2
1 -0.2616691 0.4838822161
2 -0.4962192 -0.2029131423
3 -0.6289051 0.6067368122
4 -1.8650979 -0.2673970799
5 -0.1144585 1.2794435497
6 -0.7950920 0.3237400683
7 -0.7473936 0.5272240477
8 -1.1275262 0.8650962534
9 -0.2354747 1.0057184299
10 1.3755067 0.0961681148
11 -0.1747653 1.2535584458
12 -1.5245065 1.0977974301
13 -1.9052953 -0.6178104611
14 0.6634748 0.3078744775
15 -0.3464213 -0.9288219551
16 -1.7638077 -1.3873331806
17 -0.6839449 -0.0006287789
18 -0.1494119 0.1155562131
19 -0.3583126 0.2606700288
20 -0.6148202 -0.5952164804
[[2]]
y1 y2
1 -0.211831075 0.80770142
2 0.275355837 -0.37532157
3 0.026130608 0.07003241
4 -0.214784788 0.36447807
5 -0.706518246 -2.35280957
6 -0.786380214 -0.83800239
7 0.599793658 1.00900869
8 -0.952037717 0.31360048
9 -0.820999108 1.37718684
10 -1.912105297 -0.48305776
11 0.436298130 0.56800539
12 1.126854489 0.26761877
13 -2.148552234 -1.54496557
14 1.832004140 -0.93939487
15 -0.587988585 0.74063570
16 0.945827064 -0.30905531
17 -1.571678758 -0.44346002
18 -0.704557448 -0.78744069
19 -0.009306419 0.71375917
20 0.734797879 -1.88248741
从列表中存储的每个数据框中提取第 2 列 -
示例
lapply(List,"[",2)输出结果
[[1]]x2
1 0.4838822161
2 -0.2029131423
3 0.6067368122
4 -0.2673970799
5 1.2794435497
6 0.3237400683
7 0.5272240477
8 0.8650962534
9 1.0057184299
10 0.0961681148
11 1.2535584458
12 1.0977974301
13 -0.6178104611
14 0.3078744775
15 -0.9288219551
16 -1.3873331806
17 -0.0006287789
18 0.1155562131
19 0.2606700288
20 -0.5952164804
[[2]]
y2
1 0.80770142
2 -0.37532157
3 0.07003241
4 0.36447807
5 -2.35280957
6 -0.83800239
7 1.00900869
8 0.31360048
9 1.37718684
10 -0.48305776
11 0.56800539
12 0.26761877
13 -1.54496557
14 -0.93939487
15 0.74063570
16 -0.30905531
17 -0.44346002
18 -0.78744069
19 0.71375917
20 -1.88248741
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