Anwenden von Funktionen über eine Liste von Datenrahmen, um zusammenfassende Werte zu erhalten

Question

Ich habe eine Liste von zwei Datenrahmen df1 und df2 (siehe unten für die Daten). Für jeden Datenrahmen versuche ich zwei zusammenfassende Zahlen zu erhalten: 1) Zählungen von Pat und Ben und 2) Anzahl von Konkordanzvorkommen zwischen den Spalten a und b (0/0 oder 1/1) für Pat und Ben. Mit dplyr, kann ich diese Zahlen bekommt einzeln aus dem Datenrahmen wie so (zB für df1 in der Liste unten in dput(my_list):

final_table<-mutate(df1,dam=apply(df1[,c(1:2)],1,function(x)length(grep("1",as.factor(x)))))%>%mutate(tol=apply(df1[,c(1:2)],1,function(x)length(grep("0",as.factor(x)))))%>% mutate(prop.concordant=ifelse(dam==0,1,dam/(dam+tol)))%>%group_by(c)%>%summarise(count=n(),complete_concordance_num=length(which(prop.concordant==1))) 

, die wie folgt aussieht:

> final_table 
# A tibble: 2 x 3 
     c count complete_concordance_num 
    <chr> <int>     <int> 
1 Ben 43      37 
2 Pat 57      55 

Ich bin jedoch mit Probleme, die dies über eine Liste von Datenrahmen dh df1 und df2 in einer Liste implementieren Entweder lapply oder purrr::map scheint nicht zu funktionieren.Die Hürde scheint zu verschiedenen Spaltennamen (Spalte 1 und 2) für jeden Datenrahmen zu sein Hinweise!

Hier eine Testliste ist (die aktuelle Liste enthält 500 Datenrahmen, die jeweils mit unterschiedlichen Namen der Spalten 1 und 2):

dput(my_list)  
list(structure(list(a = c("0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", 
"0", "0", "0", "1", "1", "1", "1", NA, "1", "0", "0", "1", "1", 
"1", NA, "1", "1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "1", "1", "0", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "0", 
"1", "1", "1", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
"0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "1", "0", "1", 
"1", "0", NA, NA, "0", NA, "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1" 
), b = c("1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "0", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "0", 
"1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", 
"0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "0", "1", "0", "1", "1", "0", 
"1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
"1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1"), c = c("Pat", 
"Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Ben", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", "Ben", "Pat", "Ben", 
"Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
"Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat" 
)), .Names = c("a", "b", "c"), row.names = c(NA, 100L), class = "data.frame"), 
    structure(list(x = c("0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "0", 
    "0", "0", "1", "1", "1", "1", NA, "1", "0", "0", "1", "1", 
    "1", NA, "1", "1", "1", "0", "0", "1", "1", "0", "1", "1", 
    "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", 
    "1", "0", "1", "1", "1", NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 
    NA, NA, NA, NA, "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", 
    "0", "1", "0", "1", "1", "0", NA, NA, "0", NA, "1", "0", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "1"), y = c("1", "0", "1", "1", 
    "1", "1", "1", "0", "0", "0", "1", "0", "1", "1", "0", "1", 
    "1", "0", "1", "0", "0", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "1", 
    "1", "0", "1", "1", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "1", "0", "0", "0", "0", "0", "1", "1", "0", "0", "0", "1", 
    "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "0", "1", "1", 
    "1", "1", "1", "0", "0", "1", "0", "1", "0", "1", "1", "0", 
    "0", "0", "1", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", 
    "1", "1", "0", "0", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1", "1" 
    ), c = c("Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Ben", "Pat", "Ben", "Ben", "Pat", 
    "Ben", "Pat", "Ben", "Pat", "Pat", "Ben", "Ben", "Ben", "Ben", 
    "Ben", "Ben", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", "Pat", 
    "Pat", "Pat", "Pat")), .Names = c("x", "y", "c"), row.names = c(NA, 
    100L), class = "data.frame")) 

Answer 1

Wir können mit data.table

library(data.table) 
rbindlist(my_list, idcol="grp")[, 
    dam := Reduce(`+`, lapply(.SD, function(x) x==0 & !is.na(x))), .SDcols = 2:3 
    ][, tol := Reduce(`+`, lapply(.SD, function(x) x==1 & !is.na(x))), .SDcols = 2:3 
    ][, prop.concordant := 1][dam!=0, prop.concordant := dam/(dam + tol) 
     ][,.(count = .N, complete_concordance_length = sum(prop.concordant ==1)) , .(c, grp)] 
#  c grp count complete_concordance_length 
#1: Pat 1 57       55 
#2: Ben 1 43       37 
#3: Pat 2 57       52 
#4: Ben 2 43       32