Question

抱歉，无法复制此内容。该代码基本上根据四分位数将各个列重新编码为新变量_REC，并将它们添加到矩阵中。

这些是我需要的变量的名称。

admin<-c("D5_1_Num_contractes_Ajuntaments_abans_estat_alarma","D5_2_Num_contractes_Consells_Comarcals_abans_estat_alarma","D5_3_Num_contractes_Generalitat_abans_estat_alarma","D5_4_Num_contractes_Altres_AAPP_abans_estat_alarma")

这是有效的代码。

columnes<-admin

dades<-vector()
for(i in 1:length(columnes)){
  dades<-c(dades,m[,colnames(m)==columnes[i]])
}
quartils<-signif(quantile(dades,c(0.25,0.5,0.75),na.rm=TRUE),1)
for(i in 1:length(columnes)){
  m<-cbind(m,recod_quart(m[,colnames(m)==columnes[i]],quartils))
}
colnames(m)[(ncol(m)-length(columnes)+1):ncol(m)]<-paste0(columnes,"_REC")

这不是的那段代码。

recod_columnes<-function(columnes){
  dades<-vector()
  for(i in 1:length(columnes)){
    dades<-c(dades,m[,colnames(m)==columnes[i]])
  }
  quartils<-signif(quantile(dades,c(0.25,0.5,0.75),na.rm=TRUE),1)
  for(i in 1:length(columnes)){
    m<-cbind(m,recod_quart(m[,colnames(m)==columnes[i]],quartils))
  }
  colnames(m)[(ncol(m)-length(columnes)+1):ncol(m)]<-paste0(columnes,"_REC")
}

recod_columnes(columnes=admin)

Answer 1

我无法在您的代码中真正找到问题，因为您没有告诉函数recod_quart的确切作用（我也没有在线上找到该名称的R函数）。如果您没有定义此功能，那似乎就是问题所在。

无论如何，我确实对您想要实现的目标有所了解，但是您必须告诉您这是否是您想要的目标：

get.qs <- function(x) {
  qq <- quantile(x, c(0,0.25,0.5,0.75,1), na.rm=TRUE) #find the quartile "breaks" in x
  cut(x, breaks=qq, labels=FALSE, include.lowest=TRUE) #return quartiles as numbers 1-4
}

col.quartiles <- function(dades, columnes) {
  dades <- as.data.frame(dades) #data frames make indexing easyier
  dd <- matrix(nrow=nrow(dades), ncol=length(columnes)) #preallocate result matrix
  for( i in 1:length(columnes) ) dd[, i] <- get.qs(dades[ ,columnes[i]]) #use get.qs
  colnames(dd) <- paste0(columnes, "_REC") #make the new column names
  dd
}

我确信必须使用dplyr软件包中的某些工具来提供第二种功能的更优雅的方法，但是此解决方案仅使用base R，我个人更喜欢将来可能重用的功能。

我用以下可重现的示例测试了该功能：

set.seed(101)
m <- cbind(A = runif(20, 1, 10),
           B = runif(20, 1, 10),
           C = runif(20, 1, 10),
           D = runif(20, 1, 10),
           E = runif(20, 1, 10)
           )

cc <- c("A", "D", "E")

col.quartiles(dades=m, columnes=cc)

请注意，我省略了signif()函数，因为四舍五入会四舍五入会导致列中最小值或最大值的错误。例如，如果最低值为0.99，则将0分位数四舍五入为1，而原始值0.99在四舍五入的分位数定义的范围内 outside 。

代码在函数外部起作用，但在内部不起作用

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