r - 仅当列存在时才适用于数据框列表

Question

我有一个数据框列表，我想为其获取(在单独的数据框中)指定列的行平均值，该列可能存在于列表的所有数据框中，也可能不存在。当指定的列不存在于列表的至少一个数据框中时，我的问题就出现了。

假设以下示例数据帧列表:

df1 <- read.table(text = 'X   A   B   C
                       name1  1   2   3
                       name2  5  10   4',
                 header = TRUE)  

df2 <- read.table(text = 'X   B   C   A
                       name1  8   1  31
                       name2  9   9   8', 
                 header = TRUE)

df3 <- read.table(text = 'X   B   A   E
                       name1  9   9  29
                       name2  5  15  55', 
                 header = TRUE)

mylist_old <-list(df1, df2)
mylist_new <-list(df1, df2, df3)

假设我想 rowMeans栏目 C当数据框列表( mylist_old )由元素 df1 组成时，以下代码可以完美运行和 df2 ，:

Mean_C <- rowMeans(do.call(cbind, lapply(mylist_old, "[", "C")))
Mean_C <- as.data.frame(Mean_C)

当列表由至少一个数据框组成时，问题就来了，其中列 C不存在，在我的例子中就是 df3 ，即列表 mylist_new :

Mean_C <- rowMeans(do.call(cbind, lapply(mylist_new, "[", "C")))

导致:“错误在 [.data.frame (X[[i]], ...) : 选择了未定义的列

规避此问题的一种方法是排除 df3来自 mylist_new .但是，我的真实程序有一个包含 64 个数据框的列表，我不知道列 C存在与否。我要lapply我的一段代码仅当列 C被检测为存在，即将该命令应用于数据帧列表，但仅适用于存在列 C 的数据帧是真的。

我试过这个

if("C" %in% colnames(mylist_new))
 {
     Mean_C <- rowMeans(do.call(cbind, lapply(mylist_new, "[", "C")))
     Mean_C <- as.data.frame(Mean_C)    
 }

但是没有任何 react ，可能是因为 colnames指的是列表而不是列表的每个数据框。对于 64 个数据帧，我无法“手动”引用每个数据帧，需要一个自动化程序。

Answer 1

这是 Filter 的一种选择list元素，然后应用 lapply在过滤 list

rowMeans(do.call(cbind, lapply(Filter(function(x) "C" %in% names(x), 
               mylist_new), `[[`, "C")))
#[1] 2.0 6.5

或使用 tidyverse没有 Filter ing，但利用 select忽略列不存在的情况

library(tidyverse)
map(mylist_new, ~ .x %>% 
                   select(one_of("C"))) %>% # gives a warning
                   bind_cols  %>%
                   rowMeans
#[1] 2.0 6.5

最好有一些关于该列不存在的警告

或者没有警告

map(mylist_new, ~ .x %>% 
                 select(matches("^C$"))) %>%
                 bind_cols  %>%
                 rowMeans
#[1] 2.0 6.5