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多くのデータフレームを含むリストがあります (以下に例を示します)。

    G100=structure(list(Return.Period = structure(c(4L, 6L, 2L, 3L, 5L, 
        1L), .Label = c("100yrs", "10yrs", "20yrs", "2yrs", "50yrs", 
        "5yrs"), class = "factor"), X95..lower.CI = c(54.3488053692529, 
        73.33363378538, 84.0868168935697, 91.6191228597281, 96.3360349026068, 
        95.4278817251266), Estimate = c(61.6857930414643, 84.8210149260708, 
        101.483909733627, 118.735593472652, 143.33257990536, 163.806035490329
        ), X95..upper.CI = c(69.0227807136758, 96.3083960667617, 118.881002573685, 
        145.852064085577, 190.329124908114, 232.18418925553)), .Names = c("Return.Period", 
        "X95..lower.CI", "Estimate", "X95..upper.CI"), row.names = c(NA, 
        -6L), class = "data.frame")

G101<-G100 # just for illustration

mylist=list(G100,G101) # there 100 of these with differet codes

names(mylist) は「SITE」を表します。各データフレームから、「推定」を取得して、次のような新しいデータフレームを形成したいと思います (値はすべての dfs で同じではないため、正確ではありません)。<-

SITE    X2yrs    X5yrs   X10yrs   X20yrs   X50yrs X100yrs
G100 61.68579 84.82101 101.4839 118.7356 143.3326 163.806
G101 61.68579 84.82101 101.4839 118.7356 143.3326 163.806

SITEのデータフレーム名と同じであることに注意してくださいmylist。

と についても同じことを"X95..lower.CI"行い"X95..upper.CI"ます。

したがって、3つ"Estimate"のデータフレーム"X95..lower.CI"と"X95..upper.CI".上記のレイアウトになります。

#lapply, rbindlist,cbind and others can do but how?

提案してください。

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for ループを使用して名前を追加するだけです。おそらく凝った*apply方法がforありますが、使いやすく、覚えやすく、理解しやすいものです。

名前を追加することから始めます。

names(mylist) = paste0("G", seq(from = 100, by = 1, length.out = length(mylist)))

SITE前と同じように列を追加します。

for (i in seq_along(mylist)) {
    mylist[[i]]$SITE = names(mylist)[i]
}

データ フレームを結合します。

大量のデータ フレームがあるか、かなり大きいためdplyr::rbind_all、速度のために使用します。(ベース R ではdo.call(rbind, mylist)動作しますが、遅くなります。)

library(dplyr)
combined = bind_rows(mylist)

(古いバージョンのは の代わりにdplyr使用できますが、これはまもなく非推奨になります: ( https://github.com/hadley/dplyr/issues/803 )。)rbind_allbind_rows

推定列と CI 列を長い列から広い列に変換します。

これは で簡単ですがtidyr、reshape2::dcast同様に機能します:

library(tidyr)
Estimate = combined %>% select(SITE, Return.Period, Estimate) %>%
    spread(key = Return.Period, value = Estimate)
head(Estimate)
# Source: local data frame [2 x 7]
#
#   SITE  100yrs    10yrs    20yrs     2yrs    50yrs     5yrs
# 1 G100 163.806 101.4839 118.7356 61.68579 143.3326 84.82101
# 2 G101 163.806 101.4839 118.7356 61.68579 143.3326 84.82101    

Lower95 = combined %>% select(SITE, Return.Period, X95..lower.CI) %>%
    spread(key = Return.Period, value = X95..lower.CI)
head(Lower95)
# Source: local data frame [2 x 7]
#
#   SITE   100yrs    10yrs    20yrs     2yrs    50yrs     5yrs
# 1 G100 95.42788 84.08682 91.61912 54.34881 96.33603 73.33363
# 2 G101 95.42788 84.08682 91.61912 54.34881 96.33603 73.33363

列をアルファベット順に並べ替えたい場合があります。

``"X95..upper.CI"` についても同じことを行います。

読者のための演習として残されています。

于 2015-03-11T16:51:04.463 に答える