Question

假设我有示例数据帧（df）：

strtok

现在我尝试一次添加2列并创建新列，即col1 + col2，col3 + col4，col5 + col6

期望的输出：

id col1 col2 col3 col4 col5 col6
 1   2    3    2    6    2    8
 2   3    2    4    1    3    2 
 3   4    2    9    7    8    7 
 4   7    6    3    2    9    2

我写了以下代码：

id col1 col2 col3 col4 col5 col6 t_1 t_3 t_5
 1   2    3    2    6    2    8    5   8   10
 2   3    2    4    1    3    2    5   5   5
 3   4    2    9    7    8    7    6   16  15
 4   7    6    3    2    9    2    13  5   11

但我得到以下错误：

粘贴错误（“df $ t”，i，sep =“_”）＆lt; - as.numeric（df [，：赋值目标扩展为非语言对象`

我在这里做错了吗？

Answer 1

根据预期的输出，我们可以对“df1＆＃39;”的交替列进行子集化。没有第一个＆＃39; id＆＃39;列和我们+具有相似维度的数据集，并根据该输出在原始数据集中创建新列。

df1[paste('t', c(1,3,5), sep="_")] <-  df1[-1][c(TRUE, FALSE)]+
                              df1[-1][c(FALSE, TRUE)]
df1
#   id col1 col2 col3 col4 col5 col6 t_1 t_3 t_5
#1  1    2    3    2    6    2    8   5   8  10
#2  2    3    2    4    1    3    2   5   5   5
#3  3    4    2    9    7    8    7   6  16  15
#4  4    7    6    3    2    9    2  13   5  11

为了清楚起见，第一步是删除第一列df1[-1]，然后使用逻辑向量（c[TRUE, FALSE)]）对每个交替列进行子集化。这将被循环到数据集的长度。

df1[-1][c(TRUE, FALSE)]
#  col1 col3 col5
#1    2    2    2
#2    3    4    3
#3    4    9    8
#4    7    3    9

类似地，我们对下一对交替的列进行子集化。

df1[-1][c(FALSE, TRUE)]
#  col2 col4 col6
#1    3    6    8
#2    2    1    2
#3    2    7    7
#4    6    2    2

两个子集数据集都具有相同的维度，因此我们只需+即可获得+对应元素的输出列

 df1[-1][c(TRUE, FALSE)]+df1[-1][c(FALSE, TRUE)]
 #  col1 col3 col5
 #1    5    8   10
 #2    5    5    5
 #3    6   16   15
 #4   13    5   11

数据

df1 <- structure(list(id = 1:4, col1 = c(2L, 3L, 4L, 7L), col2 = c(3L, 
2L, 2L, 6L), col3 = c(2L, 4L, 9L, 3L), col4 = c(6L, 1L, 7L, 2L
), col5 = c(2L, 3L, 8L, 9L), col6 = c(8L, 2L, 7L, 2L)), .Names = c("id", 
"col1", "col2", "col3", "col4", "col5", "col6"), class = "data.frame",
row.names = c(NA, -4L))

Answer 2

这样做......

df$t_1 <- df$col1 + df$col2
df$t_3 <- df$col3 + df$col4
df$t_5 <- df$col5 + df$col6

您不需要运行循环。

Answer 3

我认为值得一提的是Tyler Rinker采用的其他方法post适应了这个问题。我们创建一对列列表，以便稍后将其传递给lappy。最后，我们将原始数据帧（df1）和矩阵（df2）组合在一起。

n <- ncol(df1)
ind <- split(2:n, rep(2:n, each = 2, length = n - 1))
df2 <- do.call(cbind, lapply(ind, function(i) rowSums(df1[, i])))
cbind(df1, df2

输出：

  id col1 col2 col3 col4 col5 col6  2  3  4
1  1    2    3    2    6    2    8  5  8 10
2  2    3    2    4    1    3    2  5  5  5
3  3    4    2    9    7    8    7  6 16 15
4  4    7    6    3    2    9    2 13  5 11

通过在for循环中的r中添加两列来创建新列

3 个答案:

数据