как привязать к одному столбцу в списке таблиц данных

Question

У меня есть список dt с той же структурой, некоторые столбцы: numericcharacters.

dt1 <- data.table(x = c(1:5), y = "test") 
dt2 <- data.table(x = c(1:5), y = "test") 
mylist <- list(A = dt1, B = dt2) 

Я хочу, чтобы применить функцию, скажем, sum или mean, которые не могут быть применены по всему DataTable, потому что есть некоторые character колонны.

Я пробовал различные комбинации lapply(mylist$y,sum) или lapply(mylist[2],sum), но это не сработало.

Answer 1

вы можете создать анонимную функцию внутри lapply, в которой вы подмножество и выполнить необходимые вычисления (поощрение мой комментарий к ответу):

lapply(mylist, function(i) i[, sum(x)]) 
# or: 
lapply(mylist, function(i) sum(i[["x"]])) 

, который дает:

$A 
[1] 76 

$B 
[1] 99 

Другой пример дает вам ряд уникальных у-значений для x > 3:

lapply(mylist, function(i) i[x>3, uniqueN(y)]) 

, который дает:

$A 
[1] 10 

$B 
[1] 14 

---

Б данные:

dt1 <- data.table(x = c(1:5), y = letters) 
dt2 <- data.table(x = c(1:7), y = letters) 
mylist <- list(A = dt1, B = dt2) 

Answer 2

Я действительно думаю, что purrr пакет делает эти проблемы легче думать о том, позволяя разбить проблему до в укуса размера кусков:

library(purrr) 
dt1 <- data_frame(x = c(1:5), y = letters[1:5]) 
dt2 <- data_frame(x = c(1:5), y = letters[1:5]) 
mylist <- list(A = dt1, B = dt2) 

map(mylist, "y") %>% 
    map(length) 

Вы также можете использовать что-то вроде этого, чтобы применить функцию условно

map(mylist, ~map_if(., is.numeric, sum)) 

Answer 3

Вы также можете использовать вложенные lapply() функции следующим образом:

dt1 <- data.table(x = c(1:5), y = letters[1:5]) 
dt2 <- data.table(x = c(6:10), y = letters[1:5]) 
mylist <- list(A = dt1, B = dt2) 

lapply(lapply(mylist, function(x) x[[1]]), mean) 

# $A 
# [1] 3 

# $B 
# [1] 8 

Много вариантов здесь она выглядит. С моим кодом, может быть интересно посмотреть, что возвращает lapply(), и как другой lapply() справляется с этим, чтобы понять, почему он работает.