0

这是一个与我的旧帖子类似的问题Add columns to a dataframe based on values from a list。

现在，我想使用提供它的解决方案，但不是将它应用到单个 data.frame，我想在 data.frame 列表上使用它。

简而言之，我有一个如下所示的 data.frames 列表：

df <- list(data.frame(A=c("a","b","c"), 
                      B=c("1","2","1"), 
                      C=c(0.1,0.7,0.4)), 
            data.frame(A=c("d","e","f"), 
                       B=c("2","2","3"), 
                      C=c(0.5,0.1,0.5)), 
            data.frame(A=c("g","h","i"), 
                       B=c("3","1","2"), 
                       C=c(0.2,0.1,0.5)))

还有一个列表，其中包含名称与 匹配的元素df$B，即这些值是来自 的值的排列df$B，这是一个示例：

 ll <- list('1'=c(0.1,0.1,0.4,0.2,0.1,0.4),
            '2'=c(0.1,0.1,0.5,0.7,0.5,0.7),
            '3'=c(0.1,0.1,0.2,0.2,0.2,0.5))

我想创建一个新的 data.frames 列表，但在 list 的每个数据框中都有新列，df它们对应于df$Bin list的值，ll但同时它们是来自的采样值ll？这是一个更好的解释所需的输出

> list.df
[[1]]
  A B   C  P1  P2  P3  P4  P5  P6
1 a 1 0.1 0.1 0.1 0.4 0.2 0.1 0.4
2 b 2 0.7 0.1 0.5 0.7 0.1 0.5 0.1
3 c 1 0.4 0.4 0.1 0.2 0.1 0.1 0.4

[[2]]
  A B   C  P1  P2  P3  P4  P5  P6
1 d 2 0.5 0.1 0.7 0.5 0.1 0.7 0.1
2 e 2 0.1 0.7 0.5 0.1 0.7 0.1 0.5
3 f 3 0.5 0.5 0.5 0.2 0.1 0.2 0.1

[[3]]
  A B   C  P1  P2  P3  P4  P5  P6
1 g 3 0.2 0.1 0.5 0.2 0.2 0.2 0.5
2 h 1 0.1 0.2 0.1 0.4 0.2 0.2 0.4
3 i 2 0.5 0.1 0.5 0.1 0.1 0.5 0.7

我对单个 data.frame 的解决方案是：

sampfun <- function(i, l) sample(l[[as.character(i)]], 10000, replace=TRUE)
list.df <- cbind(df, t(sapply(df$B, sampfun, l = ll)))

问题是我不知道如何实现此解决方案以与 data.frames 列表一起使用。

非常感谢您的帮助

注意：我真正的 data.frames 列表有 9,000 个元素，我希望添加超过 10,000 列，因此内存和速度很重要。

4

0 回答 0