我想将一个函数应用于datafame的每一行，并将结果存储在同一数据帧的新列中。该函数查看Age.At.Event的值并返回它所属的Age.Category。
以下是数据框：
dput(so_example)
structure(list(Age.At.Event = c(4L, 9L, 7L, 13L, 13L, 13L, 11L,
11L, 14L, 4L, 15L, 14L, 3L, 12L, 12L, 8L, 13L, 11L, 11L, 11L),
Dosage = c(4.9, 0, 3.9, 2.54, 5.51, 24.75, 4.99, 36.59, 2.69,
0.83, 2.36, 45.01, 0.96, 1.53, 0.97, 1.2, 4.96, 38.99, 5.95,
0), Dosage.typ = structure(c(10L, 7L, 10L, 10L, 10L, 10L,
10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L,
10L, 10L), .Label = c("", "CGYCM2", "DGYCM2", "DLP", "GYCM2",
"MGY", "MGYCM", "MGYCM2", "MGYM2", "UGYM2"), class = "factor"),
kVp = c(70, 0, 66, 0, 0, 70, 70, 80, 63, 70, 66, 0, 70, 85,
60, 90, 70, 80, 70, 70), mAs = c(2, 0, 1.2, 0, 0, 2, 1.1,
4.9, 1, 1.6, 0.9, 0, 2, 1.7, 0.9, 1.4, 2, 3.2, 1.5, 1.5)), .Names = c("Age.At.Event",
"Dosage", "Dosage.typ", "kVp", "mAs"), row.names = c(1L, 2L,
3L, 4L, 5L, 6L, 8L, 9L, 10L, 15L, 16L, 17L, 18L, 19L, 20L, 22L,
23L, 24L, 25L, 26L), class = "data.frame")
so_example
Age.At.Event Dosage Dosage.typ kVp mAs
1 4 4.90 UGYM2 70 2.0
2 9 0.00 MGYCM 0 0.0
3 7 3.90 UGYM2 66 1.2
4 13 2.54 UGYM2 0 0.0
5 13 5.51 UGYM2 0 0.0
6 13 24.75 UGYM2 70 2.0
8 11 4.99 UGYM2 70 1.1
9 11 36.59 UGYM2 80 4.9
10 14 2.69 UGYM2 63 1.0
15 4 0.83 UGYM2 70 1.6
16 15 2.36 UGYM2 66 0.9
17 14 45.01 UGYM2 0 0.0
18 3 0.96 UGYM2 70 2.0
19 12 1.53 UGYM2 85 1.7
20 12 0.97 UGYM2 60 0.9
22 8 1.20 UGYM2 90 1.4
23 13 4.96 UGYM2 70 2.0
24 11 38.99 UGYM2 80 3.2
25 11 5.95 UGYM2 70 1.5
26 11 0.00 UGYM2 70 1.5
我编写了一个函数，它接受一个输入（每行中特定列的值）并返回一个基于该值的类别（编码为字符串）。这是我的功能：
ageCategories <- function(x){
if(x < 1) "0-1"
else if(x >= 1 & x < 4) "1-3"
else if(x >= 4 & x < 8) "4-7"
else if(x >= 8 & x < 12) "8-11"
else if(x >= 12 & x < 16) "12-16"
}
我希望输出看起来像这样：
Age.At.Event Dosage Dosage.typ kVp mAs Age.Category
1 4 4.90 UGYM2 70 2.0 4-7
2 9 0.00 MGYCM 0 0.0 8-11
3 7 3.90 UGYM2 66 1.2 4-7
4 13 2.54 UGYM2 0 0.0 12-16
5 13 5.51 UGYM2 0 0.0 12-16
6 13 24.75 UGYM2 70 2.0 12-16
8 11 4.99 UGYM2 70 1.1 8-11
9 11 36.59 UGYM2 80 4.9 8-11
10 14 2.69 UGYM2 63 1.0 12-16
15 4 0.83 UGYM2 70 1.6 4-7
16 15 2.36 UGYM2 66 0.9 12-16
17 14 45.01 UGYM2 0 0.0 12-16
18 3 0.96 UGYM2 70 2.0 1-3
19 12 1.53 UGYM2 85 1.7 12-16
20 12 0.97 UGYM2 60 0.9 12-16
22 8 1.20 UGYM2 90 1.4 8-11
23 13 4.96 UGYM2 70 2.0 12-16
24 11 38.99 UGYM2 80 3.2 8-11
25 11 5.95 UGYM2 70 1.5 8-11
26 11 0.00 UGYM2 70 1.5 8-11
该功能适用于单独的数字输入，但我似乎无法在数据帧中处理我的行。
我已经尝试在几个different ways中调用它，如下所示，但是我有点卡住了。我怀疑我的回答是在plyr包中，但是没有任何运气也没有运气。有人能否解释我做错了什么？
so_example$Age.Category <- apply(so_example, 1, ageCategories(.(Age.At.Event)))
ageCategories中的错误（。（Age.At.Event））:(列表）对象不能 被强制输入'double'
so_example[,Age.Category:=sapply(Age.At.Event,ageCategories)][]
[.data.frame中的错误（so_example ,,:=（Age.Category， sapply（Age.At.Event，：找不到函数“：=”
答案 0 :(得分：1)
so_example$Age.Category <- cut(so_example$Age.At.Event,
breaks=c(-Inf, 1,3,7,11,16), labels=c('0-1', '1-3', '4-7', '8-11','12-16'))
so_example
# Age.At.Event Dosage Dosage.typ kVp mAs Age.Category
#1 4 4.90 UGYM2 70 2.0 4-7
#2 9 0.00 MGYCM 0 0.0 8-11
#3 7 3.90 UGYM2 66 1.2 4-7
#4 13 2.54 UGYM2 0 0.0 12-16
#5 13 5.51 UGYM2 0 0.0 12-16
#6 13 24.75 UGYM2 70 2.0 12-16
#8 11 4.99 UGYM2 70 1.1 8-11
#9 11 36.59 UGYM2 80 4.9 8-11
#10 14 2.69 UGYM2 63 1.0 12-16
#15 4 0.83 UGYM2 70 1.6 4-7
#16 15 2.36 UGYM2 66 0.9 12-16
#17 14 45.01 UGYM2 0 0.0 12-16
#18 3 0.96 UGYM2 70 2.0 1-3
#19 12 1.53 UGYM2 85 1.7 12-16
#20 12 0.97 UGYM2 60 0.9 12-16
#22 8 1.20 UGYM2 90 1.4 8-11
#23 13 4.96 UGYM2 70 2.0 12-16
#24 11 38.99 UGYM2 80 3.2 8-11
#25 11 5.95 UGYM2 70 1.5 8-11
#26 11 0.00 UGYM2 70 1.5 8-11