Question

我有需要分成几个月的年度数据。操作非常容易，因为我只需要将几个月中的年度数据平均分配即可。

我的第一步是将年度列复制12次，并使用适当的列名称（月）。下一步是将每一列除以12。

我被困在第一步，因为我能够创建月份列，但是只填充了第一列，其余的只是不适用

请参见下面的鸢尾花数据集的一些代码

months <- paste(2019,seq(1,12,1), sep = "-")
map_df(months, ~
             iris %>% mutate(!!.x := Sepal.Length))

   Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width    Species 2019-1 2019-2 2019-3 2019-4 2019-5 2019-6 2019-7 2019-8 2019-9 2019-10 2019-11 2019-12
1           5.1         3.5          1.4         0.2     setosa    5.1     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA      NA      NA      NA
2           4.9         3.0          1.4         0.2     setosa    4.9     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA      NA      NA      NA
3           4.7         3.2          1.3         0.2     setosa    4.7     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA      NA      NA      NA
4           4.6         3.1          1.5         0.2     setosa    4.6     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA     NA      NA      NA      NA

如您所见，对于2019-1来说效果很好（复制Sepal.Length），但其余月份仅为NA。

我在这里想念什么？

Answer 1

当您可以直接将值分配给多个列时，您真的需要此方法吗？

df <- iris 
df[months] <- df$Sepal.Length

df[5:8]

#       Species 2019-1 2019-2 2019-3
#1       setosa    5.1    5.1    5.1
#2       setosa    4.9    4.9    4.9
#3       setosa    4.7    4.7    4.7
#4       setosa    4.6    4.6    4.6
#5       setosa    5.0    5.0    5.0
#6       setosa    5.4    5.4    5.4
#...

Answer 2

如果使用for循环来做到这一点应该不是什么大问题。在这里，我提供了一个使用{data.table}的示例。

library(data.table)
iris <- data.table(iris)

months <- paste(2019, seq(1,12,1), sep = "-")

for(i in 1:12){

  iris[, (months[i]) := Sepal.Length]

}

由于我对{dplyr}不太熟悉，因此我可以给出类似的等效词，但是有更好的方法可以实现。

for(i in 1:12){

  iris <- mutate(iris, PlaceHolder = Sepal.Length)
  names(iris) <- gsub("PlaceHolder", months[i], names(iris))

}

Answer 3

它们不为空。问题是，您在~右侧的表达式返回的不是列，而是 tibble 。检查结果中有多少行：

map_df(months, ~ iris %>% mutate(!!.x := Sepal.Length)) %>% nrow

结果是1800！这是因为map_df实际上是map_dfr的变相，并且它试图绑定结果数据帧的行。因此，第一列将是Sepal.Width，然后是一堆NA。下一列–一堆NA，然后是一堆值，然后又是一堆NA ...让我们从虹膜中取出三个日期和三行：

months <- paste(2019,seq(1,3,1), sep = "-")
map_df(months, ~ iris %>% slice(1:3) %>% mutate(!!.x := Sepal.Length) %>% select(!!.x))

结果是

  2019-1 2019-2 2019-3
1    5.1     NA     NA
2    4.9     NA     NA
3    4.7     NA     NA
4     NA    5.1     NA
5     NA    4.9     NA
6     NA    4.7     NA
7     NA     NA    5.1
8     NA     NA    4.9
9     NA     NA    4.7

要获得所需的内容，您需要使用map_dfc（按列绑定）：

map_df(months, ~ iris %>% slice(1:3) %>% mutate(!!.x := Sepal.Length) %>% select(!!.x))

结果：

  2019-1 2019-2 2019-3
1    5.1    5.1    5.1
2    4.9    4.9    4.9
3    4.7    4.7    4.7

但是，所有这些都太复杂了。您可以这样做：

iris[,months] <- iris$Sepal.Width

具有程序名称的列重复

3 个答案: