如何在存储在 R 列表中的数据框中创建除法列?
要在存储在 R 列表中的数据框中创建除法列,我们可以按照以下步骤操作:
首先,创建一个数据框列表。
然后,使用 lapply 函数在存储在列表中的数据框中创建除法列。
示例
创建数据框列表
使用 data.frame 函数创建数据框,并使用 list 函数创建这些数据框的列表:
df1<-data.frame(x=round(rnorm(25),2),y=round(rnorm(25),2)) df2<-data.frame(x=round(rnorm(25),2),y=round(rnorm(25),2)) List<-list(df1,df2) List
输出
执行上述脚本后,将生成以下输出(由于随机化,此输出将在您的系统上有所不同):
[[1]] x y 1 -2.47 0.67 2 -0.55 1.44 3 -1.45 1.17 4 1.25 -0.58 5 0.72 0.51 6 0.29 -1.23 7 1.71 1.35 8 0.20 0.57 9 -1.30 0.56 10 -0.74 -1.68 11 -2.48 -0.17 12 -0.12 1.01 13 0.10 -0.56 14 -0.39 0.77 15 0.35 0.19 16 -1.41 -0.47 17 -1.00 1.20 18 -0.44 0.85 19 0.26 0.04 20 -0.86 0.09 21 1.07 -0.84 22 0.02 0.31 23 -0.57 -0.80 24 0.84 -0.12 25 -0.38 -1.51 [[2]] x y 1 0.34 1.11 2 0.43 -1.32 3 0.63 0.20 4 -2.04 0.15 5 -0.99 1.15 6 -0.36 -0.59 7 0.15 0.69 8 -0.48 -0.62 9 0.77 0.33 10 0.58 -0.33 11 0.43 0.20 12 -1.16 0.27 13 0.47 -0.35 14 -0.39 -0.34 15 0.11 0.55 16 -0.90 0.02 17 -0.06 -1.58 18 -0.44 0.19 19 -0.15 -0.74 20 1.22 -0.81 21 0.77 0.42 22 -0.46 1.60 23 1.29 -0.20 24 0.58 1.07 25 0.29 -0.87
在存储在列表中的数据框中创建除法列
使用 lapply 函数在存储在名为 List 的列表中的数据框 df1 和 df2 中创建除法列,如下所示:
df1<-data.frame(x=round(rnorm(25),2),y=round(rnorm(25),2)) df2<-data.frame(x=round(rnorm(25),2),y=round(rnorm(25),2)) List<-list(df1,df2) lapply(List,function(x) { + x$Division<-x$x/x$y + return(x) + })
输出
[[1]] x y Division 1 -2.47 0.67 -3.68656716 2 -0.55 1.44 -0.38194444 3 -1.45 1.17 -1.23931624 4 1.25 -0.58 -2.15517241 5 0.72 0.51 1.41176471 6 0.29 -1.23 -0.23577236 7 1.71 1.35 1.26666667 8 0.20 0.57 0.35087719 9 -1.30 0.56 -2.32142857 10 -0.74 -1.68 0.44047619 11 -2.48 -0.17 14.58823529 12 -0.12 1.01 -0.11881188 13 0.10 -0.56 -0.17857143 14 -0.39 0.77 -0.50649351 15 0.35 0.19 1.84210526 16 -1.41 -0.47 3.00000000 17 -1.00 1.20 -0.83333333 18 -0.44 0.85 -0.51764706 19 0.26 0.04 6.50000000 20 -0.86 0.09 -9.55555556 21 1.07 -0.84 -1.27380952 22 0.02 0.31 0.06451613 23 -0.57 -0.80 0.71250000 24 0.84 -0.12 -7.00000000 25 -0.38 -1.51 0.25165563 [[2]] x y Division 1 0.34 1.11 0.30630631 2 0.43 -1.32 -0.32575758 3 0.63 0.20 3.15000000 4 -2.04 0.15 -13.60000000 5 -0.99 1.15 -0.86086957 6 -0.36 -0.59 0.61016949 7 0.15 0.69 0.21739130 8 -0.48 -0.62 0.77419355 9 0.77 0.33 2.33333333 10 0.58 -0.33 -1.75757576 11 0.43 0.20 2.15000000 12 -1.16 0.27 -4.29629630 13 0.47 -0.35 -1.34285714 14 -0.39 -0.34 1.14705882 15 0.11 0.55 0.20000000 16 -0.90 0.02 -45.00000000 17 -0.06 -1.58 0.03797468 18 -0.44 0.19 -2.31578947 19 -0.15 -0.74 0.20270270 20 1.22 -0.81 -1.50617284 21 0.77 0.42 1.83333333 22 -0.46 1.60 -0.28750000 23 1.29 -0.20 -6.45000000 24 0.58 1.07 0.54205607 25 0.29 -0.87 -0.33333333
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