R 使用单独列中的值将函数应用于列表中的列

我试图对二维数据列表应用一个函数

我正在处理的数据是从许多探测器中随时间进行测量的。我将时间索引应用于矩阵，该矩阵在探针更改时重置

我通过将列表转换为单个数据帧实现了这一点，但是，随着数据集的增长，我希望使用lappy（）家族中的一些东西来实现这一点

这是一种单独的矩阵方法：

source = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4)
df1 = data.frame(source)
df1$elapsedTime <- (ave(df1$source, df1$source,  FUN = seq_along))

df
# source elapsedTime
# 1       1           1
# 2       1           2
# 3       1           3
# 4       2           1
# 5       2           2
# 6       2           3
# 7       3           1
# 8       3           2
# 9       3           3
# 10      4           1
# 11      4           2
# 12      4           3

source=c（1,1,1,2,2,3,3,4,4）
df1=数据帧（源）
df1$elapsedTime如果我理解正确，您的数据是一个数据帧列表，如示例所示。如果是这样的话：

数据：

功能：

lapply(lis, function(x){
  elapsedTime = ave(x[,1], x[,1],  FUN = seq_along)
  return(data.frame(x, elapsedTime))
}
)

如果我弄错了，请发表评论。
如果我理解正确，您的数据是一个数据帧列表，如发布的示例所示。如果是这样的话：

数据：

功能：

lapply(lis, function(x){
  elapsedTime = ave(x[,1], x[,1],  FUN = seq_along)
  return(data.frame(x, elapsedTime))
}
)

如果我弄错了，请发表评论。
我认为这应该为您提供所需的
lappy
代码的基础：

source = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4)
df.in = data.frame(source)

df.list <- split(df.in, f = df$source)
res <- lapply(df.list, function(df){
  df$elapsedTime <- seq_along(1:length(df$source))
  return(df)
})
df.out <- bind_rows(res)

df.out
# source elapsedTime
# 1       1           1
# 2       1           2
# 3       1           3
# 4       2           1
# 5       2           2
# 6       2           3
# 7       3           1
# 8       3           2
# 9       3           3
# 10      4           1
# 11      4           2
# 12      4           3

我认为这应该为您提供所需的
lappy
code:

source = c(1,1,1,2,2,2,3,3,3,4,4,4)
df.in = data.frame(source)

df.list <- split(df.in, f = df$source)
res <- lapply(df.list, function(df){
  df$elapsedTime <- seq_along(1:length(df$source))
  return(df)
})
df.out <- bind_rows(res)

df.out
# source elapsedTime
# 1       1           1
# 2       1           2
# 3       1           3
# 4       2           1
# 5       2           2
# 6       2           3
# 7       3           1
# 8       3           2
# 9       3           3
# 10      4           1
# 11      4           2
# 12      4           3