Question

在我的R Shiny App中，我想允许用户通过复选框选择列（数据中的仪器参数），以及要应用的每个函数（即要应用的统计数据）：< / p>

计算列 x，y，z

不同的功能 作为文本字符串传递的，为此列选择

按组执行此操作（在此处列出名称的因子列，称为“类别”。）和

在输出df中命名结果列（名称+函数名称）

选中的复选框将产生一个命名列表，其中名称是列（df中的参数名称），每个命名列表元素都包含要应用的函数的文本字符串名称的向量

我的函数请求列表如下所示：

functionlist <- list(c1 = c('mean', 'sum'), 
                     c2 = 'Length', 
                     c3 = c('Min', 'Max'), 
                     c4 = c('mean', 'sd', 'sum'))

平均值=平均值
长度（以.N计）
sd或colSds与标准差一样
总和

因此，我正在寻找一种快速的方法，即一遍将不同的函数集应用于不同的列，并以数据框的形式获取结果

预期结果：

要应用到该数据的数据将与此虚拟数据相当：

library(data.table)
n = 100000
dt  = data.table(index=1:100000,
                 category = sample(letters[1:25], n, replace = T),
                 c1=rnorm(n,10000),
                 c2=rnorm(n,1000),
                 c3=rnorm(n,100),
                 c4 = rnorm(n,10)
)

p.s。这是该问题的后续内容：SO question，但现在又增加了将不同功能应用于不同列的麻烦

更新，如果用户还可以选择要计算的组，那就更好了。

Answer 1

首先，我转换为小写字母，因为其中某些书面功能不存在（至少在基数R中）。然后设置名称，以便输出列将具有名称。接下来，我在函数名称的向量上lapply，并将它们应用于get(.y)，它是functionlist中当前元素的名称，即列名。

一些关于不太标准的东西的解释：

imap（特别是purrr）类似于lapply，但是与其编写function(x)并将函数体中的元素称为x，不如说编写~并使用.x引用列表中的元素，并使用.y表示该元素的名称。
imap_dfc类似于imap，但它cbinds的所有结果都和数据帧一样。
get(x)将搜索名称是分配给x的字符串的对象，并返回该对象。因此，如果将f和x分别指定为f <- 'mean'和x = 'c1'，则get(f)(get(x))等效于mean(c1)。

library(tidyverse)

imap_dfc(functionlist, ~{
  .x <- tolower(.x)
  .x <- setNames(.x, paste0(.y, '_', .x))
  dt[, lapply(.x, function(f) get(f)(get(.y)))
     , by = category][,-'category']
})[, category := unique(dt$category)]

#       c1_mean   c1_sum c2_length   c3_min   c3_max   c4_mean     c4_sd   c4_sum category
#  1:  9999.988 39689953      3969 96.32998 103.3013  9.999057 1.0047397 39686.26        i
#  2:  9999.992 40749969      4075 96.45056 103.4090  9.990428 1.0018953 40710.99        e
#  3:  9999.980 39769919      3977 96.93850 103.6276 10.014546 1.0231273 39827.85        p
#  4:  9999.989 40379955      4038 96.04255 103.6632  9.999367 0.9892175 40377.45        y
#  5: 10000.008 39550031      3955 96.25407 103.7432 10.003377 1.0169810 39563.36        d
#  6:  9999.997 38809990      3881 96.29265 104.3206  9.993976 1.0026220 38786.62        q
#  7: 10000.021 39910082      3991 96.50937 103.4453  9.989248 0.9877364 39867.09        o
#  8: 10000.028 39860113      3986 96.18319 103.8271  9.996190 0.9688054 39844.81        w
#  9: 10000.006 39860025      3986 96.89095 103.8927 10.004848 1.0097102 39879.32        n
# 10: 10000.018 39700073      3970 96.36530 103.4446 10.012726 1.0140592 39750.52        s
# 11:  9999.997 39939988      3994 96.40691 103.7046  9.983768 1.0036815 39875.17        u
# 12:  9999.985 39809941      3981 96.22220 104.0094 10.026315 1.0019427 39914.76        g
# 13: 10000.013 40330054      4033 96.29462 103.8641  9.983023 0.9943337 40261.53        x
# 14: 10000.003 39060012      3906 96.42303 103.7972  9.997054 0.9981013 39048.49        j
# 15: 10000.002 39640008      3964 96.30402 103.8221 10.003373 1.0198045 39653.37        h
# 16: 10000.003 40860011      4086 96.54114 103.4493  9.978961 0.9921391 40774.04        l
# 17:  9999.978 40829908      4083 96.18487 103.7403  9.997847 1.0126861 40821.21        f
# 18:  9999.964 39249859      3925 96.22323 103.6110  9.994997 0.9965463 39230.36        m
# 19:  9999.964 39959858      3996 96.37931 103.4358 10.020087 1.0149939 40040.27        v
# 20: 10000.014 40760057      4076 96.22407 104.0107 10.015623 0.9981900 40823.68        b
# 21:  9999.998 40019993      4002 96.77786 103.7248 10.000020 1.0099821 40020.08        k
# 22:  9999.981 41449920      4145 96.73103 103.8441 10.032406 1.0161685 41584.32        t
# 23: 10000.010 39320039      3932 95.83859 103.2523  9.970763 0.9953307 39205.04        a
# 24:  9999.984 40769934      4077 96.05744 103.3219  9.995989 1.0073559 40753.65        r
# 25: 10000.001 39720003      3972 96.51861 103.3922  9.945475 0.9816170 39503.43        c
#       c1_mean   c1_sum c2_length   c3_min   c3_max   c4_mean     c4_sd   c4_sum category

按因子计算作为不同列的文本字符串传递的不同功能集

1 个答案: