Я столкнулся с несколько сложной проблемой. У меня есть список, элементы которого являются датафреймами. В этих фреймах данных гарантированно будет только один из двух столбцов с конкретными именами, которые содержат переменную POSIXct. Мне нужно выполнить условное mutate для этих столбцов, чтобы отформатировать их от POSIXct до '%d.%m.%Y'. Пожалуйста, рассмотрите этот пример:
library(lubridate)
rm(list = ls())
data <- list(a = tibble(ServiceStart = now(), y = 1),
b = tibble(y = 1, BillDate = now()))
format(now(), format='%d.%m.%Y')
Это может показаться довольно простым, но я бы хотел, чтобы это работало автоматически, например, Мне нужна условная команда, которая распознает, когда нужно изменить переменную ServiceStart, а когда - изменить переменную BillDate. Я до сих пор придумал это:
if("ServiceStart" %in% names(data[[1]]))
{
data %>%
map(~mutate(., ServiceStart = format(data[[1]]$ServiceStart, format='%d.%m.%Y')))
} else {
data %>%
map(~mutate(., BillDate = format(data[[1]]$BillDate, format='%d.%m.%Y')))
}
Это, очевидно, не работает, потому что data[[1]] говорит R указывать только первый кадр данных в списке, когда я хочу, чтобы он делал это для каждого элемента списка индивидуально.
Я считаю, что важно дать некоторый дополнительный контекст относительно того, почему я делаю это:
Чтобы упростить / ускорить процесс очистки данных, я написал короткий скрипт, который импортирует все файлы Excel в заданную папку в качестве элементов списка. Затем я использую map(), чтобы удалить все не алфавитно-цифровые символы из столбца. Я заканчиваю этот процесс, используя lapply(), чтобы экспортировать каждый элемент списка (все кадры данных) как очищенные файлы Excel. Это работает как задумано:
library(tidyverse)
library(readxl)
library(writexl)
rm(list = ls())
dir.create(file.path("data", "cleaned")) #create "cleaned" folder if needed
filenames <- list.files("data", pattern="*.xlsx", full.names = TRUE) #extract file names
data_raw <- lapply(filenames, read_xlsx) #import all files as elements of list
data_edit <- data_raw %>% #clean column from non-alphanumeric characters (main purpose!)
map(~mutate(., InitiatorZSR = str_replace_all(InitiatorZSR, "[^[:alnum:]]", "")))
names(data_edit) <- substr(filenames, 6, 7) #name dataframes within list (usually a number)
files <- list.files("data", pattern="*.xlsx", full.names = F)
filenames <- paste("data/cleaned/", files, sep = "") #prepare export to "cleaned" folder
lapply(seq_along(data_edit), function(i){
write_xlsx(data_edit[[i]], filenames[i])
}) #export all elements of list as excel files to folder "cleaned"
Проблема заключается в том, что столбцы даты в файлах импорта в формате '%d.%m.%Y', к сожалению, анализируются в POSIXct при импорте с помощью readxl, который я не могу отключить. Это делает файлы непригодными для меня.
Поскольку этот сценарий был написан для автоматической работы с любым универсальным файлом импорта, я не могу настроить таргетинг и изменение этих столбцов вручную, так как это противоречит цели.
Меня вдохновил этот пост Открытие всех файлов в папке и применение функции , чтобы попробовать этот метод.
Я понимаю, что это очень специфическая и несколько сложная проблема, но я был бы очень признателен за любую помощь, если бы кто-то знал, как действовать.