Question

我想用变量输入替换部分变换函数。

我使用现有表中col1的子集创建了一个df：

col1 = c('A','B','C')

df看起来像这样：

A = c(1, 3) 
B = c(3, 1) 
C = c(5, 2) 
df = data.frame(A, B, C)

我现在想要自动进行手动计算的计算：

df <- transform(df, 'ABC' = (A + B + C))

其中（A + B + C）是指df的列。因为我有数百个'col1'，所以我不能手工完成。我试图使用类似于％s的东西（在python 2.X中可用），但到目前为止没有什么真正起作用，我理解太少的R（与eval（）相关？）以使工作正常（尝试粘贴，如.formula，sprintf，替代等）。

使用cv（col1）我试图将输出粘贴到转换函数中，但是我得到的最远的是转换尝试在使用as.formula时从环境（而不是列）中获取值。

cv = function(var){
  output = paste('(', paste(var, collapse = ' + '), ')', sep = '')
  return(output)
}

会欣赏任何提示或想法！

Answer 1

你已经把自己变成了一个奇怪的角落。 R：

很容易

cols <- c("A", "B", "C")
df[, paste(cols, collapse = "")] <- rowSums(df[, cols])
#alternatively for other binary functions:
#Reduce("+", df[, cols])
#  A B C ABC
#1 1 3 5   9
#2 3 1 2   6

Answer 2

您可以使用mutate中的dplyr获得类似效果：

library(dplyr)
cols <- c("A", "B", "C")
df %>% mutate_(.dots = setNames(paste(cols, collapse = '+'), 
                                'new_column_name'))

我们告诉mutate_ {发现_）通过paste()做什么，产生"A+B+C"，并使用setNames来命名新列。

我承认语法有些复杂，但这与dplyr中的non-standard evaluation有关。但是如果你想在dplyr生态系统中这样做，这就是实现它的方法。

用可变输入替换函数的一部分

2 个答案: