所以我已经能够实现我想要的输出，但我确信可以使用string来实现更高效的代码。
让我们玩这个数据
set.seed(123)
A <- 1:100
type.a <- rnorm(100, mean=5000, sd=1433)
type.b <- rnorm(100, mean=5000, sd=1425)
type.c <- rnorm(100, mean=5000, sd=1125)
type.d <- rnorm(100, mean=5000, sd=1233)
df1 <- data.frame(A, type.a, type.b, type.c, type.d)
现在我们要为df1创建一个新变量，如果type(a:d)以数字1开头，我将使用此代码进行识别：
df1$Type_1 <- with(df1, ifelse((type.a < 2000 & type.a > 999)|(type.b < 2000 & type.c > 999)|
(type.c < 2000 & type.c > 999)|(type.d < 2000 & type.d > 999), 1,0))
或者类似地，这也是：
df1$type_1 <- with(df1, ifelse(type.a < 2000 & type.a > 999, 1,
ifelse(type.b < 2000 & type.c > 999, 1,
ifelse(type.c < 2000 & type.c > 999, 1,
ifelse(type.d < 2000 & type.d > 999, 1,0)))))
现在我的问题分为两部分
如何使用string来查看仅type(a:d)的第一个数字来测试它是否等于我们的约束。 （在本例中等于1）
其次，我有四列以上的数据。因此，我不认为它是有效的我每次指定列名称。是否可以使用[,x:y]？
然后代码用于创建9个新的数据列（即.type_1＆amp; type_2 ... type_9 ），作为我们{{的第一个数字 1}}的范围为1：9
答案 0 :(得分：1)
我们可以使用substr来提取字符串的第一个字符。由于有四列以type开头，我们可以使用grep来获取列的数字索引，我们使用lapply循环列，检查第一个字符是否等于1如果我们想知道是否至少有一个值满足条件，我们可以用any包装它。使用lapply会为每个list元素返回长度为1的list输出。因为我们需要二进制（0/1）而不是逻辑（FALSE / TRUE），所以我们可以用+包装来强制逻辑到二进制表示。
indx <- grep('^type', colnames(df1))
lapply(df1[indx], function(x) +(any(substr(x, 1, 1)==1)))
如果我们需要矢量输出
vapply(df1[indx], function(x) +(any(substr(x, 1, 1)==1)), 1L)
答案 1 :(得分：1)
@akrun的优雅回答。我对你问题的第二部分感兴趣。特别是关于您将如何使用第一部分来创建您提到的新9列。我不知道我是否遗漏了某些东西，但不是每次都检查第一个元素是否匹配1,2,3等，你可以简单地捕获第一个元素。像这样：
library(dplyr)
library(tidyr)
set.seed(123)
A <- 1:100
type.a <- rnorm(100, mean=5000, sd=1433)
type.b <- rnorm(100, mean=5000, sd=1425)
type.c <- rnorm(100, mean=5000, sd=1125)
type.d <- rnorm(100, mean=5000, sd=1233)
df1 <- data.frame(A, type.a, type.b, type.c, type.d)
df1 %>%
group_by(A) %>%
mutate_each(funs(substr(.,1,1))) %>% # keep first digit
ungroup %>%
gather(variable, type, -A) %>% # create combinations of rows and digits
select(-variable) %>%
mutate(type = paste0("type_",type),
value = 1) %>%
group_by(A,type) %>%
summarise(value = sum(value)) %>% # count how many times the row belongs to each type
ungroup %>%
spread(type, value, fill=0) %>% # create the new columns
inner_join(df1, by="A") %>% # join back initial info
select(A, starts_with("type."), starts_with("type_")) # order columns
# A type.a type.b type.c type.d type_1 type_2 type_3 type_4 type_5 type_6 type_7 type_8 type_9
# 1 1 4196.838 3987.671 7473.662 4118.106 0 0 1 2 0 0 1 0 0
# 2 2 4670.156 5366.059 6476.465 4071.935 0 0 0 2 1 1 0 0 0
# 3 3 7233.629 4648.464 4701.712 3842.782 0 0 1 2 0 0 1 0 0
# 4 4 5101.039 4504.752 5611.093 3702.251 0 0 1 1 2 0 0 0 0
# 5 5 5185.269 3643.944 4533.868 4460.982 0 0 1 2 1 0 0 0 0
# 6 6 7457.688 4935.835 4464.222 5408.344 0 0 0 2 1 0 1 0 0
# 7 7 5660.493 3881.511 4112.822 2516.478 0 1 1 1 1 0 0 0 0
# 8 8 3187.167 2623.183 4331.056 5261.372 0 1 1 1 1 0 0 0 0
# 9 9 4015.740 4458.177 6857.271 6524.820 0 0 0 2 0 2 0 0 0
# 10 10 4361.366 6309.570 4939.218 7512.329 0 0 0 2 0 1 1 0 0
# .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
我们在开头有A列和B列的示例：
library(dplyr)
library(tidyr)
set.seed(123)
A <- 1:100
B <- 101:200
type.a <- rnorm(100, mean=5000, sd=1433)
type.b <- rnorm(100, mean=5000, sd=1425)
type.c <- rnorm(100, mean=5000, sd=1125)
type.d <- rnorm(100, mean=5000, sd=1233)
df1 <- data.frame(A,B, type.a, type.b, type.c, type.d)
# work by grouping on A and B
df1 %>%
group_by(A,B) %>%
mutate_each(funs(substr(.,1,1))) %>%
ungroup %>%
gather(variable, type, -c(A,B)) %>%
select(-variable) %>%
mutate(type = paste0("type_",type),
value = 1) %>%
group_by(A,B,type) %>%
summarise(value = sum(value)) %>%
ungroup %>%
spread(type, value, fill=0) %>%
inner_join(df1, by=c("A","B")) %>%
select(A,B, starts_with("type."), starts_with("type_"))
# A B type.a type.b type.c type.d type_1 type_2 type_3 type_4 type_5 type_6 type_7 type_8 type_9
# 1 1 101 4196.838 3987.671 7473.662 4118.106 0 0 1 2 0 0 1 0 0
# 2 2 102 4670.156 5366.059 6476.465 4071.935 0 0 0 2 1 1 0 0 0
# 3 3 103 7233.629 4648.464 4701.712 3842.782 0 0 1 2 0 0 1 0 0
# 4 4 104 5101.039 4504.752 5611.093 3702.251 0 0 1 1 2 0 0 0 0
# 5 5 105 5185.269 3643.944 4533.868 4460.982 0 0 1 2 1 0 0 0 0
# 6 6 106 7457.688 4935.835 4464.222 5408.344 0 0 0 2 1 0 1 0 0
# 7 7 107 5660.493 3881.511 4112.822 2516.478 0 1 1 1 1 0 0 0 0
# 8 8 108 3187.167 2623.183 4331.056 5261.372 0 1 1 1 1 0 0 0 0
# 9 9 109 4015.740 4458.177 6857.271 6524.820 0 0 0 2 0 2 0 0 0
# 10 10 110 4361.366 6309.570 4939.218 7512.329 0 0 0 2 0 1 1 0 0
# .. .. ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
但是，在这种情况下，您应该注意到每行有一个A值。因此，为了定义行（以独特的方式），确实不需要B.因此，您可以像以前一样工作（当B不在那里时），只需将B加入您的结果：
df1 %>%
select(-B) %>%
group_by(A) %>%
mutate_each(funs(substr(.,1,1))) %>%
ungroup %>%
gather(variable, type, -A) %>%
select(-variable) %>%
mutate(type = paste0("type_",type),
value = 1) %>%
group_by(A,type) %>%
summarise(value = sum(value)) %>% # count how many times the row belongs to each type
ungroup %>%
spread(type, value, fill=0) %>%
inner_join(df1, by="A") %>%
mutate(B=B) %>%
select(A,B, starts_with("type."), starts_with("type_"))