如何使用r从行名中的两个列表中加入元素（来自数据框的列）？

Question

我需要帮助。我有两个列表：第一个包含不同点的NDVI时间序列，第二个包含相同地块的降水时间序列（在两个列表中的图中的曲线相同）。

我需要结合两个列表。我想将一个名为“沉淀”的列从一个列表中添加到尊重日期的另一个列表中的相应的NDVI列（以行名称中的字母表示）到列之间相关性的后肛门。但是，NDVI的时间序列和降水都有不同的lenghts和不同的日期。

我创建了两个列表，以用作数据集的示例。但是，在我的实际数据集中，行名称为“％y-％m-％d”的每月日期。

library(tidyverse)

set.seed(100)

# First variable is ndvi.mon1 (monthly ndvi)
ndvi.mon1 <- vector("list", length = 3)
for (i in seq_along(ndvi.mon1)) {
  aux <- data.frame(ndvi = sample(randu$x,
                                  sample(c(seq(1,20, 1)),1),
                                  replace = T))
  
  ndvi.mon1[i] <- aux
  ndvi.mon1 <- ndvi.mon1 %>% map(data.frame)
  rownames(ndvi.mon1[[i]]) <- sample(letters, size=seq(letters[1:as.numeric(aux %>% map(length))]) %>% length)
}

# Second variable is precipitation
precipitation <- vector("list", length = 3)
for (i in seq_along(ndvi.mon1)){
  prec_aux <- data.frame(precipitation = sample(randu$x*500,
                                       26,
                                       replace = T))
  row.names(prec_aux) <-  seq(letters[1:as.numeric(prec_aux %>% map(length))])
  
  precipitation[i] <- prec_aux
  precipitation <- precipitation %>% map(data.frame)
  rownames(precipitation[[i]]) <- letters[1:(as.numeric(precipitation[i] %>% map(dim) %>% map(first)))]  
}

有人可以帮我吗？

谢谢！！！

马西奥。

Answer 1

也许这样？

library(dplyr)
library(purrr)

precipitation2 <- precipitation %>% 
  map(rownames_to_column) %>% 
  map(rename, precipitation = 2)

ndvi.mon2 <- ndvi.mon1 %>% 
  map(rownames_to_column) %>% 
  map(rename, ndvi = 2)


purrr::map2(ndvi.mon2, precipitation2, left_join, by = "rowname")

    [[1]]
   rowname     ndvi precipitation
1        k 0.354886      209.7415
2        x 0.596309      103.3700
3        r 0.978769      403.8775
4        l 0.322291      354.2630
5        c 0.831722      348.9390
6        s 0.973205      273.6030
7        h 0.949827      218.6430
8        y 0.443353       61.9310
9        b 0.826368        8.3290
10       d 0.337308      291.2110

Answer 2

以下将返回已合并的data.frame列表，使用rownames：

lapply(seq_along(ndvi.mon1), function(i) {
  merge(
    x = data.frame(date = rownames(ndvi.mon1[[i]]), ndvi = ndvi.mon1[[i]][,1]),
    y = data.frame(date = rownames(precipitation[[i]]), precip = precipitation[[i]][,1]),
    by="date"
  )
})

输出：

[[1]]
   date     ndvi   precip
1     b 0.826368   8.3290
2     c 0.831722 348.9390
3     d 0.337308 291.2110
4     h 0.949827 218.6430
5     k 0.354886 209.7415
6     l 0.322291 354.2630
7     r 0.978769 403.8775
8     s 0.973205 273.6030
9     x 0.596309 103.3700
10    y 0.443353  61.9310

[[2]]
  date     ndvi   precip
1    g 0.415824 283.9335
2    k 0.573737 311.8785
3    p 0.582422 354.2630
4    y 0.952495 495.4340

[[3]]
   date     ndvi   precip
1     b 0.656463 332.5700
2     c 0.347482  94.7870
3     d 0.215425 431.3770
4     e 0.063100 499.2245
5     f 0.419460 304.5190
6     g 0.712057 226.7125
7     h 0.666700 284.9645
8     i 0.778547 182.0295
9     k 0.902520  82.5515
10    l 0.593219 430.6630
11    m 0.788715 443.5345
12    n 0.347482 132.3950
13    q 0.719538  79.1835
14    r 0.911370 100.7025
15    s 0.258743 309.3575
16    t 0.940644 142.3725
17    u 0.626980 335.4360
18    v 0.167640 390.4915
19    w 0.826368  63.3760
20    x 0.937211 439.8685