Question

我有一些数据

    data
      Y    X1    X2
1  21.0 160.0 2.620
2  21.0 160.0 2.875
3  22.8 108.0 2.320
4  21.4 258.0 3.215
5  18.7 360.0 3.440
6  18.1 225.0 3.460
7  14.3 360.0 3.570
8  24.4 146.7 3.190
9  22.8 140.8 3.150
10 19.2 167.6 3.440
11 17.8 167.6 3.440
12 16.4 275.8 4.070
13 17.3 275.8 3.730
14 15.2 275.8 3.780
15 10.4 472.0 5.250
16 10.4 460.0 5.424
17 14.7 440.0 5.345
18 32.4  78.7 2.200
19 30.4  75.7 1.615
20 33.9  71.1 1.835
21 21.5 120.1 2.465
22 15.5 318.0 3.520
23 15.2 304.0 3.435
24 13.3 350.0 3.840
25 19.2 400.0 3.845
26 27.3  79.0 1.935
27 26.0 120.3 2.140
28 30.4  95.1 1.513
29 15.8 351.0 3.170
30 19.7 145.0 2.770
31 15.0 301.0 3.570
32 21.4 121.0 2.780

和条件清单：

a
[[1]]
[1] "X2>=2.393"

[[2]]
[1] "X2< 2.393"

[[3]]
[1] "X2>=2.393" "X1>=266.9"

[[4]]
[1] "X2>=2.393" "X1< 266.9"

如果数据$ X2＆gt; = 2.393等，如何在没有手写的情如何将字符串中的条件与数据框合并？

我的解决方案是：

> R1<-as.numeric(I( data$X2>=2.393))
> R2<-as.numeric(I( data$X2< 2.393))
> R3<-as.numeric(I( data$X2>=2.393)*I( data$X1>=266.9))
> R4<-as.numeric(I( data$X2>=2.393)*I( data$X1<266.9))
> data=cbind(data,R1,R2,R3,R4)

但想要自动执行此程序。

非常感谢。

Answer 1

我们可以使用eval(parse

res <- do.call(cbind, lapply(a, function(x) sapply(x, 
                  function(y) with(data, +eval(parse(text=y))))))

如果我们需要专门针对a[[3]]

res1 <- do.call(cbind, lapply(a[[3]], function(x) with(data, +eval(parse(text=x)))))

更新

如果我们假设具有多个字符串的list元素应该具有&条件，那么

a1 <- lapply(a, paste, collapse=" & ")
res <- do.call(cbind, lapply(a1, function(x) sapply(x, 
               function(y) with(data, +eval(parse(text=y))))))
unname(colSums(res))
#[1] 25  7 14 11

数据

a <- list("X2>=2.393", "X2< 2.393", c("X2>=2.393", "X1>=266.9"),
           c( "X2>=2.393", "X1< 266.9"))

从字符串中的条件创建虚拟变量

1 个答案:

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数据