Question

我试图在数据帧的行上应用函数，并根据列中每个元素的值返回一个值。我更喜欢传递整个数据帧而不是命名每个变量，因为实际代码有很多变量 - 这是一个简单的例子。

我已经尝试了purrr map_dbl和rowwise，但无法继续工作。有什么建议吗？

#sample df
df <- data.frame(Y=c("A","B","B","A","B"),
                  X=c(1,5,8,23,31))

#required result
Res <- data.frame(Y=c("A","B","B","A","B"),
                  X=c(1,5,8,23,31),
                  NewVal=c(10,500,800,230,3100)
                  )

#use mutate and map or rowwise etc
Res <- df %>%
  mutate(NewVal=map_dbl(.x=.,.f=FnAdd(.)))

Res <- df %>%
  rowwise() %>% 
  mutate(NewVal=FnAdd(.))


#sample fn
FnAdd <- function(Data){

  if(Data$Y=="A"){
    X=Data$X*10
  }  

  if(Data$Y=="B"){
    X=Data$X*100
  } 
  return(X)
}

Answer 1

如果有多个值，最好有一个key/val数据集，加入然后进行多重操作

keyVal <- data.frame(Y = c("A", "B"), NewVal = c(10, 100))
df %>%
   left_join(keyVal) %>%
   mutate(NewVal = X*NewVal)
#  Y  X NewVal
#1 A  1     10
#2 B  5    500
#3 B  8    800
#4 A 23    230
#5 B 31   3100

目前尚不清楚实际数据集“Y”列中有多少唯一值。如果我们只有几个值，则可以使用case_when

FnAdd <- function(Data){
   Data %>%
      mutate(NewVal = case_when(Y == "A" ~ X * 10,
                                Y == "B" ~ X *100,
                                TRUE ~ X)) 
}

FnAdd(df)
#   Y  X NewVal
#1 A  1     10
#2 B  5    500
#3 B  8    800
#4 A 23    230
#5 B 31   3100

Answer 2

您最初使用dplyr's rowwise（）函数寻找解决方案，因此这是解决方案。这种方法的好处是你不需要创建一个单独的函数。

这是使用if（）

的版本

   df %>% 
   rowwise() %>% 
   mutate(NewVal = ifelse(Y == "A", X * 10,
                          ifelse(Y == "B", X * 100)))

这是使用case_when的版本：

df %>% 
   rowwise() %>% 
   mutate(NewVal = case_when(Y == "A" ~ X * 10,
                             Y == "B" ~ X * 100))

在数据框行上应用函数

2 个答案: