R函数对列表对象中的数据帧进行排序

我试图找到一个优雅的函数来对列表对象中的data.frames进行排序。我已经知道lappy（df，function（x）x[with（x，order（var）），]）工作得很好，但这似乎太复杂了。我正在尝试使用“[”函数，如果我手动输入行号，它可以正常工作。但显然，我希望使用order函数生成的行号

df <- list(
    data.frame(name = c("John", "Paul", "George", "Ringo"),   height = c(60, 58, 65, 55)),
    data.frame(name = c("Frank", "Tony", "Arthur", "Edward"), height = c(55, 65, 60, 50))
)

lapply(df, "[", c("height", "name"))

lapply(df, "[", c(3:1), )

order <- lapply(df, with, order(name))

order

lapply(df, with, order(name), "[")

lapply(df, with, "[", order(name), )

lapply(df, "[", with, order(name), )

Map("[", order , , df)

---

df我们可以使用
arrange
和
map

library(dplyr)
library(purrr)
map(df,  ~ .x %>% 
              arrange(name))

如果您使用
library（data.table）
而不是
data.frame
，那么解决方案非常优雅

我们可以使用
lappy（df，setDT）
将对象转换为
data.table
。注意，如果您首先将对象创建为data.table，则不需要此步骤，这将是一个更典型的工作流

然后可以使用

lapply(df, setkey, 'name')

# [[1]]
#      name height
# 1: George     65
# 2:   John     60
# 3:   Paul     58
# 4:  Ringo     55
# 
# [[2]]
#      name height
# 1: Arthur     60
# 2: Edward     50
# 3:  Frank     55
# 4:   Tony     65

您熟悉
dplyr
软件包吗？您可以将
arrange
函数放入
lappy
中

lapply(df, arrange, -height)

如果您不熟悉
dplyr
，我会研究它。听起来您的问题可以通过
bind_rows
和
group_by
解决。其他软件包会简化这一点。如果您想使用base，您可以扩展
Map（）
：

是的，这是正确的。另外，一般来说，在列表对象上使用lappy或Map函数时，如何正确地向“[”函数提供参数。
order <- lapply(df, with, order(name))
Map("[", df, order, TRUE)
#pseudo translation: df[order, TRUE]
## where TRUE will repeat and select all columns of df

lapply(df, function(x) x[order(x[["name"]]), ])

#or
fx_reorder = function (x, col){
  x[order(x[[col]]), ]
}

lapply(df, fx_reorder, "name")

## or to accept multiple columns
fx_reorder2 = function(x, cols) {
  if (missing(cols)) cols = names(x)
  x[do.call("order", x[cols]), ]
}

lapply(df, fx_reorder2)
lapply(df, fx_reorder2, "name")
lapply(df, fx_reorder2, 1:2)