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我经常发现自己不得不在R中执行重复性任务.不得不一遍又一遍地在一个或多个数据结构上运行相同的函数,这非常令人沮丧.

例如,假设我在R中有三个独立的数据帧,我想删除每个具有缺失值的数据帧中的行.对于三个数据帧,在每个df上运行na.omit()并不是那么困难,但是如果有一百个类似的数据结构需要相同的动作,它就会变得非常低效.

df1 <- data.frame(Region=c("Asia","Africa","Europe","N.America","S.America",NA),
             variable=c(2004,2004,2004,2004,2004,2004), value=c(35,20,20,50,30,NA))

df2 <- data.frame(Region=c("Asia","Africa","Europe","N.America","S.America",NA),
            variable=c(2005,2005,2005,2005,2005,2005), value=c(55,350,40,90,99,NA))

df3 <- data.frame(Region=c("Asia","Africa","Europe","N.America","S.America",NA),
           variable=c(2006,2006,2006,2006,2006,2006), value=c(300,200,200,500,300,NA))

tot04 <- na.omit(df1)
tot05 <- na.omit(df2)
tot06 <- na.omit(df3)

处理R中重复性任务的一般指导原则是什么？

是的,我认识到这个问题的答案是针对一个人面临的任务,但我只是询问用户在有重复性任务时应该考虑的一般事项.