Как установить подкадры данных в списке по диапазону номеров строк с помощью lapply? - PullRequest
Новая
       47

Как установить подкадры данных в списке по диапазону номеров строк с помощью lapply?

3 голосов
/ 25 июня 2019

У меня есть список фреймов данных.Я хотел бы извлечь первые 248 строк каждого фрейма данных, а затем связать их вместе в один фрейм данных.

allData - это список фреймов данных.Я пытался использовать lapply с subset, но я не знаю, как ссылаться на номера строк там.Кажется, аргумент «подмножество» функции subset принимает только логический вектор. 

temp <- lapply(allData, subset, subset = (row.names(allData) <= 248))

Этот код - моя идея, которая не работает, потому что row.names(allData) на самом деле относится только к самому списку, а нефреймы данных.Как тогда ссылаться на номера строк каждого фрейма данных?

Ответы [ 2 ]

3 голосов
/ 25 июня 2019

Используя базу R, мы можем сделать 

do.call(rbind, lapply(allData, function(x) x[1:248, ]))

ИЛИ с purrr

purrr::map_dfr(allData, ~.[1:248, ])

Использование воспроизводимого примера с mtcars данными и подмножество первых 5 строк. 

allData <- list(mtcars, mtcars)
do.call(rbind, lapply(allData, function(x) x[1:5, ]))

#                    mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
#Mazda RX4          21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#Mazda RX4 Wag      21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#Datsun 710         22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#Hornet 4 Drive     21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#Hornet Sportabout  18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
#Mazda RX41         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
#Mazda RX4 Wag1     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
#Datsun 7101        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
#Hornet 4 Drive1    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
#Hornet Sportabout1 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
2 голосов
/ 25 июня 2019

Другой tidyverse подход: 

library(tidyverse)

allData %>% 
  map_df(function(x) x %>% slice(1:10))

Поскольку в OP не предоставлены образцы данных, мы можем использовать iris набор данных: 

allData <- list(iris1 = iris[1:50,], # create a list with iris
                iris2 = iris[51:100,], 
                iris3 = iris[101:150,])

allData %>% 
  map_df(~.[1:10,])

## (first 10 rows)
#  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species
#1           5.1         3.5          1.4         0.2     setosa
#2           4.9         3.0          1.4         0.2     setosa
#3           4.7         3.2          1.3         0.2     setosa
#4           4.6         3.1          1.5         0.2     setosa
#5           5.0         3.6          1.4         0.2     setosa
#6           5.4         3.9          1.7         0.4     setosa
#7           4.6         3.4          1.4         0.3     setosa
#8           5.0         3.4          1.5         0.2     setosa
#9           4.4         2.9          1.4         0.2     setosa
#10          4.9         3.1          1.5         0.1     setosa
...