Замените столбец в списке списков данных с другими столбцами в другом списке списков данных.р

Question

У меня есть два набора списков в следующем формате:

   list(list(structure(list(X = c(3L, 4L, 5L, 7L, 2L, 8L, 9L, 6L, 
    10L, 1L), Y = structure(c(2L, 2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 
    1L), .Label = c("no", "yes"), class = "factor")), .Names = c("X", 
    "Y"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame"), structure(list(
        X = c(3L, 4L, 5L, 7L, 2L, 8L, 9L, 6L, 10L, 1L), Y = structure(c(2L, 
        2L, 1L, 2L, 1L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L), .Label = c("no", "yes"
        ), class = "factor")), .Names = c("X", "Y"), row.names = c(NA, 
    -10L), class = "data.frame")))

и

    list(list(structure(list(X = c(10L, 3L, 4L, 9L, 8L, 2L, 5L, 7L, 
1L, 6L), Y = structure(c(2L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 1L, 
1L), .Label = c("no", "yes"), class = "factor")), .Names = c("X", 
"Y"), row.names = c(NA, -10L), class = "data.frame"), structure(list(
    X = c(5L, 7L, 4L, 3L, 10L, 2L, 9L, 1L, 8L, 6L), Y = structure(c(2L, 
    2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 1L, 1L), .Label = c("no", "yes"
    ), class = "factor")), .Names = c("X", "Y"), row.names = c(NA, 
-10L), class = "data.frame")))

My objective is to replace a[[1]][[i]]$x <- b[[1]][[i]]$x

Это довольно просто, когда два кадра данныхвнешние списки:

df1$x<-df2$x

Однако с кодом, который я написал, он не работает

replacex<-function(onelist, anotherlist){

newlist<-list() #for storage
onelist$x<-anotherlist$x
newlist<-onelist 
}


Dfs_new_X<-lapply(a,lapply,replacex,anotherlist=b)

Не выдает ошибку, но вместо этого удаляет столбец.

Любая помощь будет оценена.

Answer 1

Мы можем использовать map2 из пакета purrr для проведения этой замены.dat - это конечный результат.

library(purrr)

dat <- map2(a, b, function(x, y){
  map2(x, y, function(i, j){
    i[["X"]] <- j[["X"]]
    return(i)
  })
})

dat
# [[1]]
# [[1]][[1]]
#     X   Y
# 1  10 yes
# 2   3 yes
# 3   4  no
# 4   9 yes
# 5   8  no
# 6   2 yes
# 7   5  no
# 8   7  no
# 9   1 yes
# 10  6  no
# 
# [[1]][[2]]
#     X   Y
# 1   5 yes
# 2   7 yes
# 3   4  no
# 4   3 yes
# 5  10  no
# 6   2 yes
# 7   9  no
# 8   1  no
# 9   8 yes
# 10  6  no

Мы также можем использовать mapply, следуя той же логике.Он генерирует те же результаты, что и решение map2.

dat2 <- mapply(function(x, y){
  mapply(function(i, j){
    i[["X"]] <- j[["X"]]
    return(i)
  }, x, y, SIMPLIFY = FALSE)
}, a, b, SIMPLIFY = FALSE)

identical(dat, dat2)
# [1] TRUE