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我有一个包含许多数据框的列表（下面提供的示例）。

    G100=structure(list(Return.Period = structure(c(4L, 6L, 2L, 3L, 5L, 
        1L), .Label = c("100yrs", "10yrs", "20yrs", "2yrs", "50yrs", 
        "5yrs"), class = "factor"), X95..lower.CI = c(54.3488053692529, 
        73.33363378538, 84.0868168935697, 91.6191228597281, 96.3360349026068, 
        95.4278817251266), Estimate = c(61.6857930414643, 84.8210149260708, 
        101.483909733627, 118.735593472652, 143.33257990536, 163.806035490329
        ), X95..upper.CI = c(69.0227807136758, 96.3083960667617, 118.881002573685, 
        145.852064085577, 190.329124908114, 232.18418925553)), .Names = c("Return.Period", 
        "X95..lower.CI", "Estimate", "X95..upper.CI"), row.names = c(NA, 
        -6L), class = "data.frame")

G101<-G100 # just for illustration

mylist=list(G100,G101) # there 100 of these with differet codes

names(mylist) 代表“站点”。从每个数据帧中，我想采用“估计”并形成一个看起来像这样的新数据帧（不准确，因为所有 dfs 的值都不相同）：估计<-

SITE    X2yrs    X5yrs   X10yrs   X20yrs   X50yrs X100yrs
G100 61.68579 84.82101 101.4839 118.7356 143.3326 163.806
G101 61.68579 84.82101 101.4839 118.7356 143.3326 163.806

请注意，这SITE与mylist.

"X95..lower.CI"对和做同样的事情"X95..upper.CI"。

所以，我最终会得到 3 个 dataframes和"Estimate"上面的布局。"X95..lower.CI""X95..upper.CI".

#lapply, rbindlist,cbind and others can do but how?

请提出建议。

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1 回答 1

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只需使用 for 循环来添加名称。可能有一种奇特的*apply方式，但for易于使用、记忆和理解。

首先添加名称：

names(mylist) = paste0("G", seq(from = 100, by = 1, length.out = length(mylist)))

像以前一样添加SITE列：

for (i in seq_along(mylist)) {
    mylist[[i]]$SITE = names(mylist)[i]
}

合并数据框：

由于您有很多数据框或它们相当大，因此请使用dplyr::rbind_all速度。（在基础 R 中，do.call(rbind, mylist)可以工作，但速度较慢。）

library(dplyr)
combined = bind_rows(mylist)

（旧版本dplyr可以使用rbind_all，bind_rows但很快就会被弃用：（https://github.com/hadley/dplyr/issues/803）。）

将 Estimate 和 CI 列从长转换为宽。

使用 很容易tidyr，但reshape2::dcast工作方式类似：

library(tidyr)
Estimate = combined %>% select(SITE, Return.Period, Estimate) %>%
    spread(key = Return.Period, value = Estimate)
head(Estimate)
# Source: local data frame [2 x 7]
#
#   SITE  100yrs    10yrs    20yrs     2yrs    50yrs     5yrs
# 1 G100 163.806 101.4839 118.7356 61.68579 143.3326 84.82101
# 2 G101 163.806 101.4839 118.7356 61.68579 143.3326 84.82101    

Lower95 = combined %>% select(SITE, Return.Period, X95..lower.CI) %>%
    spread(key = Return.Period, value = X95..lower.CI)
head(Lower95)
# Source: local data frame [2 x 7]
#
#   SITE   100yrs    10yrs    20yrs     2yrs    50yrs     5yrs
# 1 G100 95.42788 84.08682 91.61912 54.34881 96.33603 73.33363
# 2 G101 95.42788 84.08682 91.61912 54.34881 96.33603 73.33363

您可能希望不按字母顺序对列重新排序。

对“X95..upper.CI”做同样的事情。

仍然留给读者作为练习。

于 2015-03-11T16:51:04.463 回答