将来自多个数据帧的特定行合并为一个数据帧

FadzliFuzi 发表于 Dev

法兹利·富齐

我有20个数据帧（从dat.table1到dat.table20），如下所示：

> dat.table1

           Mean         SD          LB         UB
1  -3.251915678 0.09831336 -3.44979982 -3.0579865
2   0.529393596 0.09403571  0.34492156  0.7138352
3   0.437666296 0.09555116  0.25218768  0.6230282
4   0.386773612 0.09338021  0.20630132  0.5708987
5   0.259218892 0.10023005  0.06538325  0.4610775
6  -0.048387041 0.07875680 -0.20517662  0.1020621
7   0.086933460 0.08688864 -0.08462830  0.2565562
8   0.206235709 0.08200178  0.04710170  0.3658142
9   0.343474976 0.08204759  0.18539931  0.5062159
10 -0.354694572 0.08556581 -0.52609169 -0.1916891
11 -0.270542304 0.07349095 -0.41319234 -0.1291315
12  0.124547080 0.08323933 -0.04331230  0.2836064
13  0.005354652 0.10487004 -0.20677503  0.2061523
14  0.296131787 0.08235691  0.13605602  0.4593168
15  0.246056104 0.07536908  0.09803849  0.3959664
16  0.271052276 0.08347047  0.10437983  0.4354910
17 -0.005474416 0.09352408 -0.19415321  0.1736560

> dat.table2
          Mean         SD          LB         UB
1  -3.32373198 0.10477638 -3.53563786 -3.1241599
2   0.58316739 0.09466424  0.39814125  0.7690037
3   0.47869295 0.09768017  0.28395734  0.6701996
4   0.44479756 0.09489120  0.26172536  0.6336547
5   0.30072454 0.09964341  0.10674064  0.4980277
6  -0.05397720 0.07987092 -0.20952979  0.1038290
7   0.06624190 0.08466350 -0.10406855  0.2297836
8   0.18411601 0.07997405  0.02953943  0.3433614
9   0.35256600 0.07871029  0.20079165  0.5111548
10 -0.39566218 0.08567173 -0.56842809 -0.2281193
11 -0.29250153 0.07652253 -0.44428227 -0.1435696
12  0.07428006 0.08742497 -0.09829608  0.2419713
13 -0.03926006 0.11335154 -0.26894891  0.1716172
14  0.30625276 0.08212213  0.14760732  0.4674057
15  0.26511644 0.07824379  0.11330060  0.4216398
16  0.25476552 0.08699879  0.08646282  0.4240095
17 -0.05081449 0.10151042 -0.25162773  0.1451824

我的问题是如何从所有数据框中选择特定的行（例如第1行），然后将它们按行合并到新的数据框中？

谢谢。

阿克伦

最好先读取list而不是20在全局环境中创建/读取数据集，然后再执行此类操作的数据集。已经创建了datasets，您可以执行以下操作：

lst <- mget(ls(pattern='^dat.table\\d+'))
res <- do.call(`rbind`,lapply(lst,function(x) x[1,]))

row.names(res) <- NULL

对于two数据集，您将获得

res
#      Mean         SD        LB        UB
#1 -3.251916 0.09831336 -3.449800 -3.057987
#2 -3.323732 0.10477638 -3.535638 -3.124160

另一种选择是使用slice由dplyr

library(dplyr)
library(tidyr)

d1 <- unnest(lst, grp)
group_by(d1, grp) %>%
                  slice(1)
#       grp      Mean         SD        LB        UB
#1 dat.table1 -3.251916 0.09831336 -3.449800 -3.057987
#2 dat.table2 -3.323732 0.10477638 -3.535638 -3.124160

或使用 data.table

library(data.table)
rbindlist(Map(cbind, grp=seq_along(lst), lst))[, head(.SD,1), by=grp]
#   grp      Mean         SD        LB        UB
#1:   1 -3.251916 0.09831336 -3.449800 -3.057987
#2:   2 -3.323732 0.10477638 -3.535638 -3.124160

更新

收到错误消息后，我怀疑column names任何lst元素都不相同。例如，如果我改变

 colnames(lst[[1]])[1] <- "Mean1"
 do.call(`rbind`,lapply(lst,function(x) x[1,]))
 #Error in match.names(clabs, names(xi)) : 
 #names do not match previous names

一种选择是，如果每个数据集的列顺序相似，则将列名更改为相同

  nm1 <- sapply(lst, function(x) colnames(x))[,2] #Because I changed the 1st element
  #column name
  lst1 <- lapply(lst, function(x) {colnames(x) <- nm1; x} )
  res <- do.call(`rbind`,lapply(lst1,function(x) x[1,]))
  row.names(res) <- NULL

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