对于那里的人来说,这应该是一个简单的问题......
我有一个如下所示的数据框:
df1
longitude lattitude 10000 5 1.5 1.4 1.3 1.2 1 0.5 0.1 0.001
0 -119.8304 34.44190 107 14 8 8 8 8 7 5 5 1
1 -119.6768 34.41962 107 19 5 5 5 5 5 3 2 1
2 -119.7162 34.41911 107 25 9 8 8 5 4 1 1 1
3 -119.7439 34.44017 107 22 7 7 6 5 5 2 1 1
这是由此代码创建的:
library(geosphere)
df1 <- data.frame(longitude=c(-119.8304, -119.6768, -119.7162, -119.7439, -120.4406, -119.5296, -120.4198, -119.8221, -119.7269, -120.4252, -120.4573, -120.4581),
lattitude=c(34.44, 34.42, 34.42, 34.44, 34.64, 34.41, 34.94, 34.44, 34.44, 34.97, 34.65, 34.65))
boundary <- c(10000, 5, 1.5, 1.4, 1.3, 1.2, 1, 0.5, 0.1, 0.001)
names(boundary) <- boundary
df1 <- cbind(df1, lapply(boundary, function(x) rowSums(distm(df1, fun = distHaversine) / 1000 <= x)))
但我需要对数据框df1
中的值进行操作,以使除latitude
和longitude
之外的所有列中的值除以pi*x^2
( pi次x平方)。在这种情况下我可以使用lapply吗?
输出应该是:
df1
longitude lattitude 10000 5 1.5 1.4 1.3 1.2 1 0.5 0.1 0.001
0 -119.8304 34.44190 0 0.177 1.12 1.29 etc...
答案 0 :(得分:2)
我们可以使用setdiff
来获取除'经度','lattitude'列之外的数据集的名称。然后循环遍历列的子集,进行计算,并更新数据集
j1 <- setdiff(names(df1), c("longitude", "lattitude"))
df1[j1] <- lapply(df1[j1], function(x) x/(pi*x^2))
或者我们可以使用tidyverse
library(dplyr)
df1 %>%
mutate_at(vars(-matches("longitude", "lattitude")), funs(./(pi*.^2)))