如何告诉R将函数应用于多个数据？

Question

我一直在堆积这项工作很长一段时间，尝试了不同的方法，但无法成功。

我想要的是将以下4个函数应用于for循环中的30个不同数据（data1,2,3，... data30）或R中的任何内容。这些数据集具有相同的（10）列号和不同的行。

这是我为第一个数据（data1）编写的代码。它运作良好。

for(i in 1:nrow(data1)){
  data1$simp <-diversity(data1$sp, "simpson")
  data1$shan <-diversity(data1$sp, "shannon")
  data1$E <- E(data1$sp)
  data1$D <- D(data1$sp)
}

我想将此代码应用于其他29个数据，以便不重复该过程29次。

以下代码我现在正在尝试做什么。但还是不对。

data.list <- list(data1, data2,data3,data4,data5)
for(i in data.list){
  data2 <- NULL
  i$simp <-diversity(i$sp, "simpson")
  i$shan <-diversity(i$sp, "shannon")
  i$E <- E(i$sp)
  i$D <- D(i$sp)
  data2 <- rbind(data2, i)
  print(data2)
}

所以我想问一下如何告诉R将函数应用于其他29个数据？

提前致谢！

Answer 1

你可以用Map做到这一点。

fun <- function(DF){
  for(i in 1:nrow(DF)){
    DF$simp <-diversity(DF$sp, "simpson")
    DF$shan <-diversity(DF$sp, "shannon")
    DF$E <- E(DF$sp)
    DF$D <- D(DF$sp)
  }
  DF
}

result.list <- Map(fun, data.list)

或者，如果你不想在fun中使用.GlobalEnv函数lapply。

result.list <- lapply(data.list, function(DF){
  for(i in 1:nrow(DF)){
    DF$simp <-diversity(DF$sp, "simpson")
    DF$shan <-diversity(DF$sp, "shannon")
    DF$E <- E(DF$sp)
    DF$D <- D(DF$sp)
  }
  DF
})

Answer 2

如果我理解了这个问题，你最终会询问你的'data2'变量以及如何将它们合并在一起？我认为你遇到的问题是你在每次循环迭代时设置data2 <- NULL。下面提出的解决方案将此定义移到循环之外，对rbind()的调用现在应该将所有数据框附加在一起以返回合并数据集。

data.list <- list(data1, data2,data3,data4,data5) #all 29 can go here
data2 <- NULL
for(i in data.list){

  i$simp <-diversity(i$sp, "simpson")
  i$shan <-diversity(i$sp, "shannon")
  i$E <- E(i$sp)
  i$D <- D(i$sp)
  data2 <- rbind(data2, i)
}
print(data2)

Answer 3

我假设你的data1，...，dataN是存储在目录中的文件，你一次只能读取它们。他们也有相同的标题。

您可以做的是一次导入一个，然后执行您想要的操作，如您所述：

files <- list.files(directoryPath) #maybe you can grep() some specific files
for (f in files){
  data <- read.table(f) #choose header, sep and so on...
  for(i in 1:nrow(data)){
    data$simp <-diversity(data$sp, "simpson")
    data$shan <-diversity(data$sp, "shannon")
    data$E <- E(data$sp)
    data$D <- D(data$sp)
  }
}

请注意，您必须在工作目录中，或者在阅读表时必须添加文件名的路径（即paste(path, f, sep="")）

Answer 4

有很多选项，这里只使用基本功能：

data.list <- list(data1, data2, data3, data4, data5)
changed_data <- lapply(data.list, function(my_data) {
    my_data$simp <-diversity(my_data$sp, "simpson")
    my_data$shan <-diversity(my_data$sp, "shannon")
    my_data$E <- E(my_data$sp)
    my_data$D <- D(my_data$sp)
    my_data})