在应用中使用dplyr函数

使用apply, x 在函数中作为列表传递,dplyr只处理数据帧。

apply(BRCK, c(1,2), is.data.frame)
      [,1]  [,2]  [,3]
[1,] FALSE FALSE FALSE
[2,] FALSE FALSE FALSE
[3,] FALSE FALSE FALSE

but :

apply(BRCK, c(1,2), function(x) is.data.frame(x[[1]]))
     [,1] [,2] [,3]
[1,] TRUE TRUE TRUE
[2,] TRUE TRUE TRUE
[3,] TRUE TRUE TRUE

so : 

library(tidyverse)
apply(BRCK, c(1,2), 
      function(x) {
        x[[1]] %>%
          dplyr::select(dplyr::contains("_01_"), 1) %>%
          dplyr::filter(lubridate::month(`BRCK[[la, lo]]`) == 1) %>% 
          dplyr::select(-contains("BRCK")) 
      }
)

一个问题是循环中的每个元素都是单个数据帧的列表,而不是实际的数据帧。比较:

apply(BRCK, c(1,2), function(x) {
  class(x)
}) 

     [,1]   [,2]   [,3]  
[1,] "list" "list" "list"
[2,] "list" "list" "list"
[3,] "list" "list" "list"

apply(BRCK, c(1,2), function(x) {
  class(x[[1]])
}) 

     [,1]         [,2]         [,3]        
[1,] "data.frame" "data.frame" "data.frame"
[2,] "data.frame" "data.frame" "data.frame"
[3,] "data.frame" "data.frame" "data.frame"

我建议不要使用apply循环(而是在索引上使用lappy),因为应用子集对象和修改它们的方式没有很好的文档记录。

我还建议不要存储数据。矩阵中的帧。您可以将它们存储在列表中,并为矩阵索引所隐含的元数据设置属性。