Question

我在R中有一个大的data.table，其中有几列带有美元值。在另一栏中，我有一个通胀调整数字。我试图找出如何用它乘以通胀调整列来更新我的每个货币列。假设我有数据：

   DT <- data.table(id=1:1000,year=round(runif(1000)*10), 
          inc1 = runif(1000), inc2 = runif(1000), inc3 = runif(1000),    
          deflator = rnorm(1000))

给出输出：

             id year      inc1      inc2       inc3    deflator
   1:    1    8 0.4754808 0.6678110 0.41533976 -0.64126988
   2:    2    2 0.6568746 0.7765634 0.70616373  0.39687915
   3:    3    6 0.8192947 0.9236281 0.90002534 -0.69545700
   4:    4    4 0.7781929 0.1624902 0.17565790  0.05263055
   5:    5    7 0.6232520 0.8024975 0.86449836  0.70781887
  ---                                                     
 996:  996    2 0.9676383 0.2238746 0.19822000  0.78564836
 997:  997    9 0.9877410 0.5783748 0.57497438 -1.63365223
 998:  998    8 0.2220570 0.6500632 0.19814932  1.00260174
 999:  999    3 0.4793767 0.2830457 0.54835581  1.04168818
1000: 1000    8 0.2003476 0.6121637 0.02921505  0.34933690

实际上我有inc1 - inc100，而不只是三个变量，我想找出一种方法来执行此操作：

DT[, inc1 := inc1 * deflator]

我的100个收入列中的每一列（上面的假数据中的inc1，inc2，inc3）。我将来会有超过100个列，所以我想找到一种方法来循环操作列。有没有办法一次为所有收入栏做这个？

我想做点什么：

inc_cols = c(inc1, inc2, inc3)

DT[, inc_cols := lapply(inc_cols,function(x)= x * deflator),]

或

DT[, inc_cols := lapply(.SD,function(x)= x * deflator),.SDcols = inc_cols]

但这些似乎都不起作用。我还尝试使用get()函数清楚地表明deflator是一个引用列，如：

DT[, inc_cols := lapply(.SD,function(x)= x * get(deflator)),.SDcols = inc_cols]

但没有运气。我还尝试使用类似的东西遍历变量：

for (var in inc_cols) {
  print(var)
  DT[, get(var) := get(var) *infAdj2010_mult] 
}

返回

[1] "inc1"
 Error in get(var) : object 'inc1' not found

我意识到这可能是一个直截了当的问题，我试图在这里搜索其他问题和各种在线指南和教程，但我找不到匹配我的具体问题的例子。它类似于question，但并不完全相同。

感谢您的帮助！

Answer 1

你可以尝试

DT[, (inc_cols) := lapply(.SD, function(x) 
        x * DT[['deflator']] ), .SDcols = inc_cols]
head(DT1,2)
#   id year         inc1         inc2       inc3   deflator
#1:  1    3  0.614838304  0.009796974  0.3236051  0.7735552
#2:  2    2 -0.001583579 -0.082289606 -0.1365115 -0.6644330

或者如果你需要一个循环

for(inc in inc_cols){
  nm1 <- as.symbol(inc)
  DT[,(inc):= eval(nm1)*deflator]
}

 head(DT,2)
 #  id year         inc1         inc2       inc3   deflator
 #1:  1    3  0.614838304  0.009796974  0.3236051  0.7735552
 #2:  2    2 -0.001583579 -0.082289606 -0.1365115 -0.6644330

或使用set的可能选项应该非常快，因为避免了[.data.table的开销（由@Arun建议）

indx <- grep('inc', colnames(DT))

for(j in indx){
 set(DT, i=NULL, j=j, value=DT[[j]]*DT[['deflator']])
}
head(DT,2)
#  id year         inc1         inc2       inc3   deflator
#1:  1    3  0.614838304  0.009796974  0.3236051  0.7735552
#2:  2    2 -0.001583579 -0.082289606 -0.1365115 -0.6644330

其中

inc_cols <-  grep('^inc', colnames(DT), value=TRUE)

数据

set.seed(24)
DT <- data.table(id=1:1000,year=round(runif(1000)*10), 
      inc1 = runif(1000), inc2 = runif(1000), inc3 = runif(1000),    
      deflator = rnorm(1000))

Answer 2

由于你可以在data.tables上使用dplyr，你也可以这样做：

library(dplyr)
DT %>% mutate_each(funs(.*deflator), starts_with("inc"))

将以＆＃34; inc＆＃34;开头的每列DT相乘通过＆＃34;平减指数＆＃34;列。

Answer 3

这种方法也很方便，但可能比使用My code for the highlighted portion is [here](https://pastebin.com/C9ZHDaZV).更慢：

set()

将R中的特定其他列与data.table相乘多列？

3 个答案:

数据