Question

我有一个data.frames列表，其示例可以在下面的example.data中找到

example.data <- list(
  stage1 <- data.frame(stuff=c("Apples","Oranges","Bananas"),
                       Prop1=c(1,2,3),
                       Prop2=c(3,2,1),
                       Wt=c(1,2,3)),
  stage2 <- data.frame(stuff=c("Bananas","Mango","Cherry","Quince","Gooseberry"),
                       Prop1=c(8,9,10,1,2),
                       Prop2=c(23,32,55,5,4),
                       Wt=c(45,23,56,99,2)),
  stage3 <- data.frame(stuff=c("Gooseberry","Bread","Grapes","Butter"),
                       Prop1=c(9,8,9,10),
                       Prop2=c(34,45,67,88),
                       Wt=c(24,56,31,84))
)

data.frames将始终具有相同的列数，但它们的行会有所不同，列表中的data.frames数也会有所不同。注意通过列表苹果链到香蕉，香蕉去醋栗和醋栗去黄油。也就是说，每对data.frames都有一个共同的元素。

我想在整个列表中按比例放大权重，如下所示。首先，我需要输入我的最终体重，比如20e3。其次，我需要最后一行的比例因子，最后一个数据帧的最后一列：在这种特殊情况下，对于最后一个数据帧，这将是20e3 / 84。我想在某个时刻使用这个比例因子来在最后一个数据帧中创建新列。

接下来，我想在最后一个数据帧和前一个数据帧之间进行缩放。因此，使用先前计算的比例因子，stage2的输入为（24 * 20e3 / 84）/ 2，即stage3 Gooseberry的权重乘以相对于20e3的比例因子除以stage2 Gooseberry权重，得到新的比例因子。重复该过程（通过香蕉）以给出阶段1比例因子。

在这个特定的例子中，阶段1阶段2阶段3的比例因子应为42858.0 2857.2 238.1。

在提取每个data.frame的最后一个元素的坐标后，我尝试使用适当的子设置在列表长度的反向上执行for循环。这失败了，因为for循环不同步。我不愿发布我试过的内容，以防我误导任何人。

没有得到很多回复，所以这就是我到目前为止所做的...

last.element <- function(a.list) {

  ## The function finds the last element in a list of dataframes which

  a <- length(a.list) ## required to subset the last element
  x <- dim(a.list[[a]])[1]
  y <- dim(a.list[[a]])[2]

  details <- c(a,x,y)
  return(details)
}

details  <- as.data.frame(matrix(,nrow=length(example.data),ncol=3))

for (i in length(example.data):1) {
  details[i,1:3]  <- last.element(example.data[1:i])
}

该函数给出列表中每个data.frames中的最后一个元素。我已经设置了一个data.frame，我想用比例因子填充。接着，

details[,4] <- 1

for (i in length(example.data):1) {

  details[i,4]  <- 20e3 / as.numeric(example.data[[i]][as.matrix(details[i,2:3])])

}

我在详细data.frame中设置了一个额外的列，为扩展因子做好准备。但for循环只给出了最后一个比例因子，

> details
  V1 V2 V3         V4
1  1  3  4  6666.6667
2  2  5  4 10000.0000
3  3  4  4   238.0952

如果我将238.0952乘以84，它将给我20000。

但是第二个数据帧的比例因子应该是（24 * 238.0952）/ 2，即......第三个数据帧中的所有权重都乘以比例因子。通过将第三个data.frame中的缩放的Gooseberry值除以第二个data.frame中的Gooseberry值来导出新的比例因子。第一个数据帧的比例因子以类似的方式找到。

在列表中链接数据帧

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