R 通过ID变量对数据帧中的变量求和

有3个数据帧。ID变量位于每个数据帧的第12列。我创建了一个向量

list_cc_q1

，其中包含所有数据帧中的所有唯一ID（因此，该向量中的每个条目都显示在至少一个数据帧的第12列中）

我希望创建一个向量

v1

，为每个ID添加包含该ID的每个数据帧的第7列中的值（因此

v1

的长度与

list\u cc\u q1

）。以下是我使用的代码：

f1 <- function(x,y){
      ifelse(length(get(y)[which(get(y)[x,12]),7])>0, get(y)[which(get(y)[x,12]),7], 0)}

g1 <- function(x){sum(sapply(ls()[1:3], function(y){ f1(x,y)}))}

v1 <- sapply(list_cc_q1, function(z){ g1(z) })

我想我已经把代码复杂化了，一个更简单的方法将非常有用

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但是为什么这不起作用呢？

我不确定我是否理解正确，但是：

library(data.table)
dt <- data.table(value = c(df1[[7]],df2[[7]],df3[[7]]), id = c(df1[[12]],df2[[12]],df3[[12]]))
dt[, .(sum = sum(value)), by = id]

ls（）命令是在不包含三个data.frames的函数环境中执行的，如果我没有看错的话。通过比较以下各项，您可以看到这一点：

ls()[1:3]
# [1] "df1" "df2" "df3"
function_ls <- function(){cat(ls()[1:3])}
function_ls()
# NA NA NA

ls（）[1:3]
#[1]“df1”“df2”“df3”
功能完美！你理解对了。通过使用
ls（envir=.GlobalEnv）
[和另一个关于
的更正，其中
]。但是，您的代码片段要快2500倍。谢谢
ls()[1:3]

ls()[1:3]
# [1] "df1" "df2" "df3"
function_ls <- function(){cat(ls()[1:3])}
function_ls()
# NA NA NA