使用magrittr语法向data.frames列表添加变量

假设您有环境中已存在的data.frames列表：

library(magrittr)
lapply(
  paste0("z", 2011:2015),
  function(x) assign(
    x, 
    data.frame(x=rnorm(10),y=rnorm(10)),
    pos = 1
  )
)
# should create z2011 through z2015 in your R env

我想做的是：提取一个列，将它们组合成一个data.frame，然后添加一个额外的变量，以使用magrittr语法识别它们的来源

我意识到使用其他技术（即：

ldply（list）

，

rbind.fill（listing）

，

rbind\u all（listing）

，

do.call（rbind，…）

）。我的问题是理解使用

magrittr

语法的方法

df <- 
   paste0("z",2011:2015) %>%
   lapply(get) %>%
   lapply(function(x) extract2(x,"x")) %>%
   # what would you do next? Another approach you think is
   # more appropriate for magrittr?

---

我一直认为，通过接受嵌套调用并将其从内到外转换，可以获得

magrittr

-惯用的方法。所以，对你的最后一个片段这样做会产生

paste0("z", 2011:2015) %>%
  lapply(function(name) data.frame(x = get(name)$x, year = name)) %>% 
  do.call(rbind, .)

我觉得很好。我不太喜欢将所有可能的语句分解为

x%>%foo1%>%foo2%>%…

，在这种情况下，这是另外一个合理的理由：否则您必须再次重复

paste0

调用以重构变量名（如注释中所建议的）。

data

首先，为了更好的可读性，我将把您的示例缩短一点

# creates data.frames z2011, z2012 and z2013, 2 lines each
lapply(
  paste0("z", 2011:2013),
  function(x) assign(
    x, 
    data.frame(x=rnorm(2),y=rnorm(2)),
    pos = 1
  )
)

magrittr

+

base

solution

您不应该使用

lappy（get（x））

，而应该使用

mget

。 您应该在

lappy

中使用

extract

而不是

extract2

，因为您希望保留

数据帧

然后，指定列的惯用方法是使用
inset
或
inset2
（此处效果相同）

所以你得到：

mget(paste0("z",2011:2015)) %>%
  lapply(extract,"x") %>%
  Map(inset,.,"year",value = names(.)) %>%
  do.call(rbind,.)

#                   x  year
# z2011.1 -0.62124058 z2011
# z2011.2 -2.21469989 z2011
# z2012.1 -0.01619026 z2012
# z2012.2  0.94383621 z2012
# z2013.1  0.91897737 z2013
# z2013.2  0.78213630 z2013

使用
purrr

magrittr
通常与
tidyverse
一起使用，仅使用
purrr:：map\u dfr
您可以编写：

library(purrr)
mget(paste0("z",2011:2013)) %>%
  map_dfr(~.["x"],.id="year")

#    year           x
# 1 z2011 -0.62124058
# 2 z2011 -2.21469989
# 3 z2012 -0.01619026
# 4 z2012  0.94383621
# 5 z2013  0.91897737
# 6 z2013  0.78213630

我会做
df%lappy（get）%%>%lappy（function（x）x[[“x”]]）%%>%as.data.frame（）%%>%set_names（paste0（“z”，2011:2015））%%>%melt
，但这不是很习惯用法
library(purrr)
mget(paste0("z",2011:2013)) %>%
  map_dfr(~.["x"],.id="year")

#    year           x
# 1 z2011 -0.62124058
# 2 z2011 -2.21469989
# 3 z2012 -0.01619026
# 4 z2012  0.94383621
# 5 z2013  0.91897737
# 6 z2013  0.78213630