ความเป็นไปได้ purrr ประการหนึ่งสำหรับสถานการณ์ที่มีเพียงองค์ประกอบว่างอาจเป็น:

map(test, ~ list_modify(., need = NA))

[[1]]
  need dont_need
1   NA        NA

[[2]]
  dont_need need
1        NA   NA

[[3]]
  dont_need dont_need_2 need
1        NA          NA   NA

หากมีองค์ประกอบที่ไม่ว่างเปล่าอยู่:

map(test, ~ if(!"need" %in% names(.)) update_list(., need = NA) else .)

อีกเวอร์ชันหนึ่งที่ใช้ lapply และ is.null ฉันเพิ่มค่าจริงบางส่วนใน data.frame เริ่มต้นเพื่อแสดงว่าค่าเหล่านั้นจะถูกเก็บไว้หากมีในตอนแรก

test <- list(data.frame(need = c(NA, 2), dont_need = 1:2),
             data.frame(dont_need = 1:3),
             data.frame(dont_need = 1:3, dont_need_2 = NA))
> [[1]]
> need dont_need
> NA         1
>  2         2
> 
> [[2]]
> dont_need
>  1
>  2
>  3
> 
> [[3]]
> dont_need dont_need_2
>  1          NA
>  2          NA
>  3          NA


test <- lapply(test, function(df) {
  if (is.null(df[["need"]])) 
    df[["need"]] <- NA

  df
})

> [[1]]
> need dont_need
>  NA         1
>   2         2
> 
> [[2]]
> dont_need need
>  1   NA
>  2   NA
>  3   NA
> 
> [[3]]
> dont_need dont_need_2 need
>  1          NA   NA
>  2          NA   NA
>  3          NA   NA

นี่เป็นวิธีที่ตรงไปตรงมาโดยใช้ lapply:

test <- list(data.frame(need = NA, dont_need = NA),
             data.frame(dont_need = NA),
             data.frame(dont_need = NA, dont_need_2 = NA))


lapply(test, function(df) {
  if (!"need" %in% colnames(df)) {
    df$need <- NA
  }
  return(df)
})
#> [[1]]
#>   need dont_need
#> 1   NA        NA
#> 
#> [[2]]
#>   dont_need need
#> 1        NA   NA
#> 
#> [[3]]
#>   dont_need dont_need_2 need
#> 1        NA          NA   NA

^{สร้างเมื่อ 06-02-2020 โดยแพ็คเกจ reprex (v0.3.0)}

คุณสามารถเขียนฟังก์ชันที่จะตรวจสอบชื่อคอลัมน์ของแต่ละ data.frame สำหรับ need แล้วสร้างขึ้นใหม่หากไม่มีอยู่

test2 <- lapply(test, function(x) {
  if(!"need"%in% colnames(x)){
    x$need <- NA
  }
  return(x)
})

[[1]]
  need dont_need
1   NA        NA

[[2]]
  dont_need need
1        NA   NA

[[3]]
  dont_need dont_need_2 need
1        NA          NA   NA