Question

我有一些代码被重复24次，以便考虑到每天不同的小时数。我想知道简化这段代码的可能性：

SBS00<-colSums(subset(Total[c(14:54)],Total$Hour=="00:00:00"|Total$Group=="SBS"))
SBS01<-colSums(subset(Total[c(14:54)],Total$Hour=="01:00:00"|Total$Group=="SBS"))
SBS02<-colSums(subset(Total[c(14:54)],Total$Hour=="02:00:00"|Total$Group=="SBS"))
SBS03<-colSums(subset(Total[c(14:54)],Total$Hour=="03:00:00"|Total$Group=="SBS"))
...
SBS23<-colSums(subset(Total[c(14:54)],Total$Hour=="23:00:00"|Total$Group=="SBS"))

所以一般的想法是将24个新变量SBS00送到SBS23。

当我运行该代码时，我需要使用以下代码将这些代码组合到一个数据框中：

SBS <- data.frame(SBS00,SBS01,SBS02,SBS03,...,SBS23)

是否有可能将其清理干净？

我还有一段需要精简的代码：

SlopeSBS00<-lm(SBSNy$SBS00[c(1:10,17:41)] ~ Numbers[c(1:10,17:41)])$coeff[2]
SlopeSBS01<-lm(SBSNy$SBS01[c(1:10,17:41)] ~ Numbers[c(1:10,17:41)])$coeff[2]
SlopeSBS02<-lm(SBSNy$SBS02[c(1:10,17:41)] ~ Numbers[c(1:10,17:41)])$coeff[2]
SlopeSBS03<-lm(SBSNy$SBS03[c(1:10,17:41)] ~ Numbers[c(1:10,17:41)])$coeff[2]
...
SlopeSBS23<-lm(SBSNy$SBS23[c(1:10,17:41)] ~ Numbers[c(1:10,17:41)])$coeff[2]

这里SBSNy是先前的SBS的转换版本，而Numbers是1:41的数字向量，所以这个代码对每一行的基本操作是对每个SBS00到SBS23进行SBSNy的线性回归1:10和17:41。 Coeff [2]只输出这里需要的斜率。

最后我还有一个不同的代码，需要清理，这看起来像这样：

Total$Base00 <- (Total$base + Total$base*dataval*11)
Total$Base01 <- (Total$base + Total$base*dataval*12)
Total$Base02 <- (Total$base + Total$base*dataval*13)
Total$Base03 <- (Total$base + Total$base*dataval*14)
...
Total$Base30 <- (Total$base + Total$base*dataval*41)

从00到30总共给出31个基本变量。

然后这个代码也会跟进：

Total$Uplift00 <- (Total$cols11 - Total$Base00)
Total$Uplift01 <- (Total$cols12 - Total$Base01)
Total$Uplift02 <- (Total$cols13 - Total$Base02)
Total$Uplift03 <- (Total$cols14 - Total$Base03)
...
Total$Uplift30 <- (Total$cols41 - Total$Base30)

我希望你能提供帮助，因为这会简化我的代码！

Answer 1

您可以使用sapply/lapply为多列执行此操作

 Hr <- sprintf('%02d:00:00',0:23)
 SBS <- do.call(cbind,lapply(Hr, function(x)
       colSums(subset(Total[14:54], Total$Hour==x & Total$Group=='SBS'))))
 colnames(SBS) <- sprintf('SBS%02d', 0:23)

或使用dplyr

 library(dplyr)
 Total %>% 
      filter(Group=='SBS') %>% 
      group_by(Hour) %>%
      summarise_each(funs(sum),14:54) %>% 
      select(-Hour) %>% 
      t()

或使用aggregate

中的base R

 T1 <- cbind(Total[c(14:54)], Total['Hour'])
 t(aggregate(.~Hour, T1, subset=Total$Group=='SBS', FUN=sum)[,-1])

对于第二种情况

 nm1 <- sprintf('Base%02d', 0:30) 
 Total[nm1] <- lapply(11:41, function(x) with(Total, base + base*dataval*x))

第三次

 nm2 <- sprintf('Uplift%02d', 0:30)
 Total[nm2] <- Total[paste0('cols',11:41)]-Total[nm1]

数据

set.seed(24)
df1 <- as.data.frame(matrix(sample(0:9, 54*100, replace=TRUE), ncol=54))
set.seed(39)
Total <- cbind(df1, Hour=sample(sprintf('%02d:00:00', 0:23), 100, 
   replace=TRUE), Group= sample(c('SBS', 'SBT', 'SBI'), 100, 
      replace=TRUE), stringsAsFactors=FALSE)
 dataval <- 5
 colnames(Total)[1] <- 'base'
  colnames(Total)[11:41] <- paste0('cols', 11:41)

清理R脚本以使其更加简化

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