R沿着数据帧列表进行变异 df

您似乎在正确的轨道上，但是您替换原始列表中的元素的方式有点错误。虽然有多种方法可以实现这一点，但以下是您开始使用的领域：

for循环 这将创建一个新列表

地图 这也将创建一个新列表

您还可以从

purr

包中查看

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我希望其中一个能起到作用。

这里有一个选项，可以从

tidyverse

Map(function(x) {
    mutate(x,
           new_col_one=first/(second * 2),
           new_col_two=first/(second * 3))
}, ldf)

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尝试：

ldf2如果它们的格式相同，只需使用
ldf%>%bind_行（.id='id'）
将它们转换为正常的数据帧。
for
在这里是不好的样式，
Map
通常用于多变量函数，虽然它作为单变量很好。也许你已经回答了这个问题……如果没有，我可以发布一个问题。有没有一种方法可以在不指定列名的情况下将mutate映射到所有列？例如，
NewColumn1
，
NewColumn2
我们可以动态命名它们，并为
first/100
second/100
选择列，而不是命名它们。可以使用一些函数
x/100
吗？x是该lsdf中的所有列吗？@user5249203。你可以查一下。您需要将
mutate_if
更改为
mutate_at（vars（…），list（New=~./100））
@user5249203。在这里，您可以使用
mutate\u all
即
map（ldf，~.x%>%mutate\u all（list（New=~./100））
for( i in seq_along(ldf)){
 ldf[[i]] <- mutate( ldf[[i]], NewColumn1= ldf[[i]][1]/(ldf[[i]][2] *2),
                               NewColumn2= ldf[[i]][1]/(ldf[[i]][2] * 3))
}

for (df_name in names(ldf)) {
    ldf[[df_name]] <- mutate(ldf[[df_name]],
           new_col_one=first/(second * 2),
           new_col_two=first/(second * 3))
}

lapply(ldf, function(x) {
    mutate(x,
           new_col_one=first/(second * 2),
           new_col_two=first/(second * 3))
})

Map(function(x) {
    mutate(x,
           new_col_one=first/(second * 2),
           new_col_two=first/(second * 3))
}, ldf)

library(tidyverse)
ldf %>%
   map(~mutate(., NewColumn1 = first/(second*2), NewColumn2 = first/(second*3)))