Использование lapply в сочетании с операторами for и if..else для добавления условного столбца к нескольким фреймам данных

Поскольку элементы списка, которые вы повторяете, уже являются фреймами данных, я бы предложил пропустить второй цикл по строкам и выполнить назначения непосредственно на основе всех столбцов:

myList <- lapply(myList, function(x) {
    x$type = "nil"
    x$type[x$pic_type== "item" && x$roi=="object" ]  ="occupied"
    x$type[x$pic_type== "relation" && x$roi=="relation" ]  ="occupied"
    x$type[x$pic_type== "item" && x$roi=="relation" ]  ="empty"
    x$type[x$pic_type== "relation" && x$roi=="object" ]  ="empty"
    return(x)
} 

Также для установки вашего типа вы использовали ==, который выполняет сравнения, но для назначений вы должны использовать одиночный =.

Это работает с использованием фрейма данных в качестве таблицы сопоставления, а не ваших операторов if-then.

# first lets build your data frames in a list
a <- setNames(data.frame(matrix(ncol = 2,nrow =6)), c("pic_type","roi"))
b <- setNames(data.frame(matrix(ncol = 2,nrow =6)), c("pic_type","roi"))
a$pic_type <- c("item", "item", "item","relation","relation","relation")
a$roi <- c("object", "object", "pic", "object", "relation","relation")
b$pic_type <- c("item", "item", "item","relation","relation","relation")
b$roi <- c("relation", "relation", "object", "pic", "pic","object")
myList <- list(a,b)

# build the mapping table
mapping = c("item", "object", "occupied",
"relation", "relation", "occupied",
"item", "relation",  "empty",
"relation", "object", "empty")
dim(mapping) =c(3,4)
mapping = as.data.frame(t(mapping))
colnames(mapping)= c("pic_type","roi","type")

Функция addTheColumnType сопоставляет строки фрейма данных с таблицей сопоставления и возвращает фрейм данных с дополнительным столбцом «type»:

addTheColumnType = function (df, mapping){
  # build keys for columns of interest
  mappingKey = apply(mapping[,c("pic_type","roi")],1,paste, collapse="-")
  aKey  = apply(df,1,paste, collapse="-")
  # match the keys and pick the type
  df$type = mapping$type [match(aKey, mappingKey)]
  # replace NAs by nil (for unmatched rows)
  df$type[is.na(df$type)] = "nil"
  return (df)
}

Наконец, примените эту функцию к вашему списку фреймов данных

lapply(myList, addTheColumnType, mapping=mapping)

Добро пожаловать в stackoverflow.

R работает немного иначе, чем другие программные пакеты, и полезно отметить, что есть две команды if / else. См. Описание в else if () {} VS ifelse (). Как и многие команды в R, ifelse векторизован, что означает, что он принимает вектор и выводит вектор, т.е. нет необходимости явно указывать ему запускать строку за строкой во фрейме данных.

В вашем примере вы хотите использовать ifelse() или, что еще лучше, команду case_when из библиотеки dplyr (из коллекции tidyverse https://www.tidyverse.org/), который позволяет тестировать несколько условий (см. https://community.rstudio.com/t/case-when-why-not/2685/2 для общего обсуждения вариантов). Ниже я также использую команду base within, но также могу использовать команду mutate из библиотеки dplyr.

library(dplyr)

a <- data.frame(
  pic_type = c("item", "item", "item","relation","relation","relation"),
  roi = c("object", "object", "pic", "object", "relation","relation")
)

b <- data.frame(
  pic_type = c("item", "item", "item","relation","relation","relation"),
  roi = c("relation", "relation", "object", "pic", "pic","object")
)

myList <- list(a = a, b = b)

myList <- lapply(myList, function(x) {

    x <- within(x, {
      type = case_when(
        (pic_type == "item" & roi == "object") |
          (pic_type == "relation" & roi == "relation") ~ "occupied",
        (pic_type == "item" & roi == "relation") | 
          (pic_type =="relation" & roi == "object") ~ "empty",
        TRUE ~ "nil")        
    })

  return(x)

})

myList$a