使用LAPPY或for循环来添加_轨迹不起作用

使用数据帧列表时，如何在循环中添加_跟踪

我使用下面的代码不断得到以下信息

df1<-c(seq(1:32))
df2<-df*2
df3<-df2*8
dff1<-sqrt(df1)
dff2<-sqrt(df2)
dff3<-sqrt(df3)


a<-cbind.data.frame(df1,dff1)
b<-cbind.data.frame(df2,dff2)
c<-cbind.data.frame(df3,dff3)
colnames(a)<-c("df1","df2")
colnames(b)<-c("df1","df2")
colnames(c)<-c("df1","df2")

df<-list()
df[[1]]<-a
df[[2]]<-b
df[[3]]<-c

pl<-plot_ly()
for(i in 1:3){

  pl<- add_trace(pl,data=df[[i]],x=~df[[i]]$df1,y=~df[[i]]$df2,mode='lines',type='scatter') 


}

pl

---

df1虽然其他用户已经正确地注意到，这可以通过for循环简单地完成，但我想，对于任何未来遇到这个问题的人，我最好回答如何使用lappy（）来完成

这可以通过使用get（）方法使用lappy（）完成，该方法允许您在检索变量时指定环境。使用invisible（）包装Lappy可以防止循环在运行时将中间产物打印到console/viewer

代码如下：

df1<-c(seq(1:32))
df2<-df1*2
df3<-df2*8
dff1<-sqrt(df1)
dff2<-sqrt(df2)
dff3<-sqrt(df3)


a<-cbind.data.frame(df1,dff1)
b<-cbind.data.frame(df2,dff2)
c<-cbind.data.frame(df3,dff3)
colnames(a)<-c("df1","df2")
colnames(b)<-c("df1","df2")
colnames(c)<-c("df1","df2")

df<-list()
df[[1]]<-a
df[[2]]<-b
df[[3]]<-c

pl<-plot_ly()

invisible(lapply(seq_along(df), FUN = function(i) {
  pl <<- get("pl", envir = globalenv()) %>% 
    add_trace(pl,data=df[[i]],x=~df[[i]]$df1,y=~df[[i]]$df2,mode='lines',type='scatter')  
}))

pl

df1Use
evaluate=TRUE
在
add\u trace
中。我从其他帖子知道add\u trace中evaluate=TRUE。但是这不起作用，我认为你的问题在于对
x
和
y
使用美元符号符号，而不是直接引用变量。改用
data=df[[i]]，x=~df1，y=~df2
。由于plotly 4.0计算是强制的，因此
evaluation=TRUE
适用于循环。我使用Lappy做了同样的更改，它仍然生成三个单独的图形。有没有办法让Lappy以类似循环的方式添加跟踪，而不是创建三个单独的图表这三个单独的图表与
apply
系列的工作方式有关。有关如何通过
assign
或

df1<-c(seq(1:32))
df2<-df1*2
df3<-df2*8
dff1<-sqrt(df1)
dff2<-sqrt(df2)
dff3<-sqrt(df3)


a<-cbind.data.frame(df1,dff1)
b<-cbind.data.frame(df2,dff2)
c<-cbind.data.frame(df3,dff3)
colnames(a)<-c("df1","df2")
colnames(b)<-c("df1","df2")
colnames(c)<-c("df1","df2")

df<-list()
df[[1]]<-a
df[[2]]<-b
df[[3]]<-c

pl<-plot_ly()

invisible(lapply(seq_along(df), FUN = function(i) {
  pl <<- get("pl", envir = globalenv()) %>% 
    add_trace(pl,data=df[[i]],x=~df[[i]]$df1,y=~df[[i]]$df2,mode='lines',type='scatter')  
}))

pl