对全局环境中的每个数据框应用操作

Question

我想为我工作区中的每个数据框创建一个预测矩阵（使用鼠标）。我想做以下事情：

library(mice)
PredMatr = list()
try (for (i in 1:length(ls()))  {
  PredMatr [[i]]=quickpred(get(ls()[i]), mincor=.1)
})

但是当它遇到与工作区中的数据框不同的东西时它会停止。我如何调整我的代码以使操作以对象为数据框为条件？

Answer 1

您可以添加

if(!is.data.frame(get(ls()[i]))) next;

到你的代码中，然后循环会在遇到非data.frame结构时跳到下一次迭代。

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library(mice)
PredMatr = list()
try (for (i in 1:length(ls()))  {

  if(!is.data.frame(get(ls()[i]))) next;

  PredMatr [[i]]=quickpred(get(ls()[i]), mincor=.1)
})

应该可以解决问题。

Answer 2

您可以使用 eapply 来测试环境中的哪些对象是 class data.frame 并且只使用这些对象。例如使用：

Myls<-ls(sorted=F)[eapply(.GlobalEnv, class)=="data.frame"]

现在 Myls 是 data.frame 对象名称的列表。然后可以将这些输入 get()

eapply 类似于 lapply 但它适用于环境中的每个对象，而不是列表中的每个对象。

编辑添加： 要在原始问题中使用它，您可以执行以下操作：

library(mice)
PredMatr = list()
Myls<-ls(sorted=F)[eapply(.GlobalEnv, class)=="data.frame"]
try (for (i in 1:length(Myls))  {
  PredMatr [[i]]=quickpred(get(Myls[i]), mincor=.1)
})

对全局环境中的每个数据框应用操作

Applying an operation to every dataframe in the global environment

for-loop

global

r

dataframe

r-mice