R: использование значений из данных.рамка для подмножества элементов списка с помощью lapply
У меня есть список, содержащий годовые данные об обилии видов для различных водно-болотных угодий (каждый элемент списка-это разные водно-болотные угодья). Элементы имеют столбцы = виды и строки = год съемки. Я хочу подмножествовать каждый элемент по-разному, используя функцию lapply, чтобы захватить 3 года данных, определенных отдельными данными.рамка. Ниже приведен код для генерации данных:
set.seed(1)
df <- data.frame(year=c("x00", "x01", "x02", "x03", "x04", "x05"),
mean=c(12, 10, 13, 10, 9, 11),
sd=c(1, 2, 3, 1, 3, 2))
normv <- function( n , mean , sd ){
out <- rnorm( n*length(mean) , mean = mean , sd = sd )
return( matrix( out , , ncol = n , byrow = FALSE ) )
}
com1 <- round(normv( 10 , df$mean , df$sd ),0)
row.names(com1) <- df$year
colnames(com1) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4",
"sp5", "sp6", "sp7", "sp8", "sp9", "sp10")
com2 <- round(normv( 10 , df$mean , df$sd ),0)
row.names(com2) <- df$year
colnames(com2) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4", "sp5",
"sp6", "sp7", "sp8", "sp9", "sp10")
com3 <- round(normv( 10 , df$mean , df$sd ),0)
row.names(com3) <- df$year
colnames(com3) <- c("sp1", "sp2", "sp3", "sp4", "sp5",
"sp6", "sp7", "sp8", "sp9", "sp10")
com.list <- list(com1, com2, com3)
years <- data.frame(rbind(c("x00", "x01", "x02"), c("x03", "x04", "x05"),
c("x02", "x03", "x05")))
colnames(years) <- c("com1", "com2", "com3")
Я пытался что-то вроде:
library(data.table)
lapply(com.list, function(x){
x.sub <- data.table::setDT(data.frame(x))[
row.names(x) %chin% as.character(years[,x])]
return(x.sub)
}
Любая помощь была бы очень признательна! Крис
1 ответ:
Если мы ищем подмножество, основанное на соответствующем столбце 'years', то мы можем использовать
Map
изbase R
Map(function(x, y) subset(x, row.names(x) %in% y), com.list, years)
Если мы хотим использовать
lapply
, то цикл через последовательностьlist
и затем подмножество 'years' и 'com.список", основанный на этомlapply(seq_along(com.list), function(i) { dat <- com.list[[i]] subset(dat, row.names(dat) %in% years[,i]) })
Вариант
tidyverse
будетlibrary(tidyverse) map2(com.list, years, ~ .x %>% as.data.frame %>% filter(row.names(.) %in% .y))