R 按条件从数据帧列表中删除异常值

我尝试创建一个函数，通过cooks距离从数据帧列表中删除多个异常值。 目前存在一些问题：

我可以将第1部分表述为函数吗？我尝试了一些不可行的方法。我想为lm使用几个不同的变量，所以如果我可以使用colnumbers和数据帧的正则表达式语法作为输入参数，那就太好了

第2部分-绘图文件名不正确。它将列表中每个数据帧中的第一个观察值作为文件名。我怎样才能纠正这个问题

第3部分：不创建没有异常值的数据帧。打印消息后，函数结束。我找不到我的错误

数据（iris）
iris.lst一般来说，在全局环境中创建多个数据帧不是一个好的做法。列表总是一个更好的选择，它们易于管理

第一部分-

您可以在一个
lappy
函数中组合多个步骤。在第1部分中，我们在同一个
lappy
调用中一起应用
lm
和
cooks.distance
函数

master_data <- split(iris[, 1:2], iris$Species)

data <- lapply(master_data, function(x) {
  cooks.distance(lm(Sepal.Length ~ Sepal.Width, data = x))
})
new_names <- paste0(levels(iris$Species),"_data")
names(data) <- new_names

第三部分-

我不太清楚您希望如何执行第3部分，但现在我将分别显示异常值和数据

remove_influential_cases <- function(x, y){
  inds <- x > 3*mean(x, na.rm=TRUE)
  y[!inds, ]
}

result <- Map(remove_influential_cases, data, master_data)

删除有影响力的案例您好，非常感谢。我尽我最大的努力在将来处理列表。关于第3部分的棘手之处在于，我想从原始数据帧中删除异常值，而不是从具有cooks距离的列表中删除。对于单个数据帧来说很容易。。。如果您只需要OG_DF[！COOK_DF_INDEX]，那么对于iris，原始数据帧有4列。因此，我尝试提取每个数据帧的row.name，它与cooks距离数据帧相同。但不知怎的，我失败了……cooks距离矩阵是根据测试条件（3 x平均CD）通过过滤来识别异常值的。嗨，我会在晚上检查它，让你知道它是否有效。到目前为止，我还没有遇到Map函数。我已经找到了另一个解决方案，我稍后也会发布！
plots <- function(x, y){
  jpeg(file=paste0(y,".jpeg")) 
  plot(x, pch="*", cex=2, main="Influential cases by Cooks distance")
  abline(h = 3*mean(x, na.rm=T), col="red") #  add cutoff line
  text(x=1:length(x)+1,y=x,labels=ifelse(x > 3*mean(x, na.rm=T),y,""), col="red")
  dev.off()
}
Map(plots, data, names(data))

remove_influential_cases <- function(x, y){
  inds <- x > 3*mean(x, na.rm=TRUE)
  y[!inds, ]
}

result <- Map(remove_influential_cases, data, master_data)