如何借助另一个数据框，用apply函数为R数据框变量分配attr属性？

我有一个包含20个变量的数据框，需要用attr()函数给其中部分变量分配描述信息。这些变量名和对应的描述信息存在另一个数据框的两列里。为了避免重复写代码，我想用apply函数实现，但试的代码有问题，求帮忙解决。

示例代码 #

data <- list(id = c("AA", "BB", "CC"), bodyPart = c("leg", "arm", "knee"),side = c("LEFT", "RIGHT", "LEFT"), device = c("LLI", "LSM", "GHT"), power = c("high", "low", "med") ) %>%  as.data.frame()
label <- list(variable = c("side", "power"), description = c("the laterality test", "the estimated power"))
# 手动添加标签的正确写法
attr(data$side, 'label') = "the laterality test"
attr(data$power, 'label') = "the estimated power"

我尝试的错误代码 #

cols <- label$variable
subset <- data %>% select(cols)
description <- label$description
lapply(data, function(x, y) {
  attr(x[names(subset)], 'label') = y
}, description)

解决方案 #

你的问题出在lapply的使用逻辑上：lapply遍历的是数据框的每一列，但你没有把变量名和描述信息对应起来，而且直接修改遍历出来的列不会同步到原数据框。

这里推荐两种简洁的实现方式：

方法1：用Map函数（配对处理元素） #

Map可以同时遍历变量名和描述信息，直接修改原数据框的列属性：

# 先把label转成数据框更方便处理
label_df <- as.data.frame(label)

# 用Map批量设置属性
Map(function(var, desc) {
  attr(data[[var]], "label") <- desc
}, label_df$variable, label_df$description)

方法2：用purrr::walk2（tidyverse风格） #

如果你习惯tidyverse工具，walk2适合这种需要执行副作用（修改属性）的操作：

library(purrr)

walk2(label_df$variable, label_df$description, ~{
  attr(data[[.x]], "label") <- .y
})

验证结果 #

执行完后可以用以下代码检查属性是否设置成功：

# 查看单个变量的标签
attr(data$side, "label")
attr(data$power, "label")

# 查看所有变量的标签
sapply(data, function(x) attr(x, "label"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Rara