Question

我创建了一个自定义函数，该函数吸收了三个单独的变量：

dblExponential<- function(a, b, x){
  # Prepare result data frame
  result_df <- data.frame(x)
  # loop through the sequence
  for (i in a) {
    for (j in b){
      # Compute column for value i
      result_column <- j^(i^(x/max(x)*100))
      # Define name of column in the resulting data frame
      result_column_name <- as.character(paste(x, i, j, sep = "_"))
      # Add the column to the data frame
      result_df[result_column_name] <- result_column
    }
  }
  # Return the result data frame
  return(result_df)
}

我想通过它运行以下数据框：

dfTest<- data.frame(rnorm(10,13,3), rnorm(10, 12, 2))
colnames(dfTest)<- c("var1", "var2")

# creating a & b per the function above
alpha<- seq(0.85, 0.95, by= .01)
beta<- sapply(1:10, function(x){.1**x})

# run function
dfTest2<- dblExponential(alpha, beta, dfTest)

当我直接通过该函数传递dfTest时，我会得到220个所需的变量（每个var的alpha值通过11个值，beta值为10个值），但是名称在格式如下：

c(7.74041000068398, 17.0484482255766, 14.3454072552564, 
11.9569186059367, 15.8419904194506, 20.8602917396248, 11.8515604771538, 
10.5655772517175, 13.32365521973, 15.9976857032445)_0.95_1e-08

我需要在paste函数中进行什么更改才能对此进行调整？

此外，我正在尝试弄清这是否值得使用dplyr，并且当我尝试通过转换运行它时，会出现另一个错误：

dfTest3<- dfTest %>% 
  transmute_all(funs(sCurve(alpha, beta, dfTest)))

它返回以下错误：

> Error in mutate_impl(.data, dots) : 
  > Column `var1` is of unsupported class data.frame

我想知道如何同时使用两者以提高灵活性。

r：修复函数变量命名并使用transmute

0 个答案: