在各种数据框中比较 R 中的列名

Question

我目前正在尝试在进行任何转换和计算之前比较列类和 R 中各种数据框的名称。我的代码如下所示::

library(dplyr)
m1 <-  mtcars
m2 <-  mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl), xxxx1 = factor(cyl))
m3 <-  mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl), xxxx2 = factor(cyl))

out <-  cbind(sapply(m1, class), sapply(m2, class), sapply(m3, class))

如果有人可以解决存储在列表中的数据框的问题，那就太好了。我所有的数据帧目前都存储在一个列表中，以便于处理。

All.list <- list(m1,m2,m3)

我希望输出以矩阵形式显示，如数据帧 "out" 所示。 "out" 中的输出是不可取的，因为它不正确。我希望输出更多如下::

Answer 1

我认为最简单的方法是定义一个函数，然后使用lapply和dplyr的组合来获得你想要的结果。这是我的做法。

library(dplyr)
m1 <-  mtcars
m2 <-  mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl), xxxx1 = factor(cyl))
m3 <-  mtcars %>% mutate(cyl = factor(cyl), xxxx2 = factor(cyl))

All.list <- list(m1,m2,m3)


##Define a function to get variable names and types
my_function <- function(data_frame){
  require(dplyr)
  x <- tibble(`var_name` = colnames(data_frame),
              `var_type` = sapply(data_frame, class))
  return(x)
}


target <- lapply(1:length(All.list),function(i)my_function(All.list[[i]]) %>% 
mutate(element =i)) %>%
  bind_rows() %>%
  spread(element, var_type)

target

Answer 2

尝试使用 janitor 包中的 compare_df_cols()：

library(janitor)
compare_df_cols(All.list)

#>    column_name All.list_1 All.list_2 All.list_3
#> 1           am    numeric    numeric    numeric
#> 2         carb    numeric    numeric    numeric
#> 3          cyl    numeric     factor     factor
#> 4         disp    numeric    numeric    numeric
#> 5         drat    numeric    numeric    numeric
#> 6         gear    numeric    numeric    numeric
#> 7           hp    numeric    numeric    numeric
#> 8          mpg    numeric    numeric    numeric
#> 9         qsec    numeric    numeric    numeric
#> 10          vs    numeric    numeric    numeric
#> 11          wt    numeric    numeric    numeric
#> 12       xxxx1       <NA>     factor       <NA>
#> 13       xxxx2       <NA>       <NA>     factor

它接受名为 data.frames 的列表 and/or，即 compare_df_cols(m1, m2, m3)。

免责声明：我维护最近添加了此功能的看门程序包 - 将其发布在这里，因为它恰好解决了这个用例。

在各种数据框中比较 R 中的列名

Comparing Column names in R across various data frames

r

class

lapply

dataframe

sapply