将函数应用于多个并发列并输出到新列 - R.

时间:2014-11-27 13:39:11

标签: r apply lapply

好的,首先让我生成一些示例数据:

A_X01 <- c(34, 65, 23, 43, 22)
A_X02 <- c(2, 4, 7, 8, 3)
B_X01 <- c(24, 45, 94, 23, 54)
B_X02 <- c(4, 2, 4, 9, 1)
C_X01 <- c(34, 65, 876, 45, 87)
C_X02 <- c(123, 543, 86, 87, 34)
Var <- c(3, 5, 7, 2, 3)
DF <- data.frame(A_X01, A_X02, B_X01, B_X02, C_X01, C_X02, Var)

我想要做的是将方程式应用于X01和X02的A和B的并发列,方程式中使用第三列“Var”。

到目前为止,我一直按照以下方式这样做:

DF$D_X01 <- (DF$A_X01 + DF$B_X01) * DF$Var 
DF$D_X02 <- (DF$A_X02 + DF$B_X02) * DF$Var

我想要的输出如下:

  A_X01 A_X02 B_X01 B_X02 C_X01 C_X02 Var D_X01 D_X02
1    34     2    24     4    34   123   3   174    18
2    65     4    45     2    65   543   5   550    30
3    23     7    94     4   876    86   7   819    77
4    43     8    23     9    45    87   2   132    34
5    22     3    54     1    87    34   3   228    12

正如您所理解的那样,要做一些相当简单的事情需要很多代码。目前我的脚本相当长(因为我在实际数据集中有多个列)!

其中一个应用函数必须是可行的方法,但我似乎无法理解并发列。我确实考虑过使用lapply但是我如何才能将这个列用于两列列并将右列添加到一起?

我环顾四周,似乎无法找到办法,这必须是一个相当常见的问题?

感谢。

编辑: 原始问题有点令人困惑,所以更新了所需的输出和一些额外的条件。

2 个答案:

答案 0 :(得分:1)

试试这个

indx <- gsub("\\D", "", grep("A_X|B_X", names(DF), value = TRUE)) # Retrieving indexes
indx2 <- DF[grep("A_X|B_X", names(DF))] # Considering only the columns of interest
DF[paste0("D_X", unique(indx))] <- 
   sapply(unique(indx), function(x) rowSums(indx2[which(indx == x)])*DF$Var)
DF
#   A_X01 A_X02 B_X01 B_X02 C_X01 C_X02 Var D_X01 D_X02
# 1    34     2    24     4    34   123   3   174    18
# 2    65     4    45     2    65   543   5   550    30
# 3    23     7    94     4   876    86   7   819    77
# 4    43     8    23     9    45    87   2   132    34
# 5    22     3    54     1    87    34   3   228    12

答案 1 :(得分:0)

您也可以尝试

indxA <- grep("^A", colnames(DF))
indxB <- grep("^B", colnames(DF))
f1 <- function(x,y,z) (x+y)*z
DF[sprintf('D_X%02d', indxA)] <- Map(f1 , DF[indxA], DF[indxB], list(DF$Var))
DF
#  A_X01 A_X02 B_X01 B_X02 C_X01 C_X02 Var D_X01 D_X02
#1    34     2    24     4    34   123   3   174    18
#2    65     4    45     2    65   543   5   550    30
#3    23     7    94     4   876    86   7   819    77
#4    43     8    23     9    45    87   2   132    34
#5    22     3    54     1    87    34   3   228    12

或者您可以使用mapply

DF[sprintf('D_X%02d', indxA)] <-  mapply(`+`, DF[indxA],DF[indxB])*DF$Var