23

我根据 A 列中的因子水平从我的数据框中列出了一个列表。在列表中，我想删除该列。我的头在说 lapply，但没有别的：P

$A
ID Test
A   1
A   1

$B
 ID Test
 B   1
 B   3
 B   5

进入这个 

$A
Test
 1
 1

$B
Test
 1
 3
 5
4

4 回答 4

50

假设您的列表被调用myList，这样的事情应该可以工作：

lapply(myList, function(x) { x["ID"] <- NULL; x })

更新

对于更通用的解决方案，您还可以使用以下内容：

# Sample data
myList <- list(A = data.frame(ID = c("A", "A"), 
                              Test = c(1, 1), 
                              Value = 1:2), 
               B = data.frame(ID = c("B", "B", "B"), 
                              Test = c(1, 3, 5), 
                              Value = 1:3))
# Keep just the "ID" and "Value" columns
lapply(myList, function(x) x[(names(x) %in% c("ID", "Value"))])
# Drop the "ID" and "Value" columns
lapply(myList, function(x) x[!(names(x) %in% c("ID", "Value"))])
于 2012-09-30T19:45:55.253 回答
11

如果您是用户，则可以使用包中的功能tidyverse替代解决方案。mappurrr

# Create same sample data as above
myList <- list(A = data.frame(ID = c("A", "A"), 
                              Test = c(1, 1), 
                              Value = 1:2), 
               B = data.frame(ID = c("B", "B", "B"), 
                              Test = c(1, 3, 5), 
                              Value = 1:3))
# Remove column by name in each element of the list
map(myList, ~ (.x %>% select(-ID)))
于 2018-11-16T22:07:46.690 回答
6

我们可以在这里有效地使用括号功能"["。

例子

L <- replicate(3, iris[1:3, 1:4], simplify=FALSE)  # example list

按数字删除列

lapply(L, "[", -c(2, 3))

按名称删除列

lapply(L, "[", -grep(c("Sepal.Width|Petal.Length"), names(L[[1]])))

结果

# [[1]]
#   Sepal.Length Petal.Width
# 1          5.1         0.2
# 2          4.9         0.2
# 3          4.7         0.2
# 
# [[2]]
#   Sepal.Length Petal.Width
# 1          5.1         0.2
# 2          4.9         0.2
# 3          4.7         0.2
于 2019-04-13T10:52:29.023 回答
3

如果您有一个不包含该ID列的数据框，您可以使用map_if它仅在它存在的地方将其删除。

myList <- list(A = data.frame(ID = c("A", "A"), 
                          Test = c(1, 1), 
                          Value = 1:2), 
           B = data.frame(ID = c("B", "B", "B"), 
                          Test = c(1, 3, 5), 
                          Value = 1:3),
           C = data.frame(Test = c(1, 3, 5), 
                          Value = 1:3))
map_if(myList, ~ "ID" %in% names(.x), ~ .x %>% select(-ID), .depth = 2)
于 2019-04-05T02:53:32.760 回答