扩展sapply以应用变量列表并将输出保存为R中的数据帧列表

我有一个类似于下面示例的数据集，复杂的示例数据。感谢SO用户IRTFM，我能够调整代码并将结果（我只对总比例感兴趣，而不是置信区间）保存为一个重塑对象，以便进一步处理。我想做的是扩展这个sappy，为其他20个变量生成结果。理想情况下，我希望将结果保存为列表中的数据帧，因为我认为这是最有效的方法。我的难题是如何扩展sapply，以便能够同时处理多个变量。我考虑过在保存变量名称的列表上进行for循环，并开始制作这个列表，下面是var_列表，但这似乎不是前进的方向。我宁愿利用apply族，因为我希望结果存储在列表中

library(survey) # using the `dclus1` object that is standard in the examples.
library(reshape)
library(tidyverse)

data(api)

stype_t <- sapply( levels(dclus1$variables$stype),
        function(x){ 
           form <- as.formula( substitute( ~I(stype %in% x), list(x=x)))
           z <- svyciprop(form, dclus1, method="me", df=degf(dclus1))
           c( z, c(attr(z,"ci")) )}  ) %>% 
  as.data.frame() %>% slice(1) %>% reshape::melt() %>% dplyr::mutate(value = round(value, digits = 4)*100)

library（survey）#使用示例中标准的'dclus1'对象。
图书馆（重塑）
图书馆（tidyverse）
数据（api）
stype\u t%restrape:：melt（）%%>%dplyr:：mutate（值=圆形（值，数字=4）*100）

假设您想使用可变奖励重复上述内容。你可以复制这些行，这样做，但最好是更高效。因此，我首先在这个示例数据中列出了两个变量的名称，但如何将这个列表应用到上面的代码中，并将结果保留在数据帧列表中，这让我感到困惑。我试着用一个圈布包住这个蓝宝石，但没有成功，因为我打赌这是错误的。如有任何建议或想法，将不胜感激

var_list <- list("stype", "awards")

---

<代码> ValueList

代替引用代码> $>代码>引用命名元素，请考虑<代码> [[//COD>提取器，用字符串引用名称]，也可扩展<代码>替代< /代码>动态变量：

#定义的方法
df_构建%
重塑：：熔化（）%>%
dplyr:：mutate（值=四舍五入（值，数字=4）*100）
}
#遍历字符向量并调用方法
ValueList而不是<代码> $>代码>引用命名元素，请考虑<代码> [[< /代码>提取器，用字符串引用名称]。此外，扩展<代码>替代< /代码>动态变量：

#定义的方法
df_构建%
重塑：：熔化（）%>%
dplyr:：mutate（值=四舍五入（值，数字=4）*100）
}
#遍历字符向量并调用方法
var_list感谢您的回答，它很有效。我不知道[[extractor.很高兴提供帮助。是的，extractor是向量、矩阵、列表、数据帧等的一种有用的核心方法。通常用户在
$
之前学习它。节日快乐，@Maggie，快乐编码！感谢您的回答，它很有效。我不知道[[提取器。很高兴提供帮助。是的，提取器是向量、矩阵、列表、数据帧等的一种有用的核心方法。用户通常在
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之前学习它。节日快乐，@Maggie，快乐编码！