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我正在尝试从包中使用ddply和summarise一起使用，plyr但在解析不断变化的列名时遇到困难......在我的示例中，我想要以编程方式在 X1 中解析的东西，而不是在 X1 中硬编码到 ddply 函数中。

树立榜样

require(xts)
require(plyr)
require(reshape2)
require(lubridate)
t <- xts(matrix(rnorm(10000),ncol=10), Sys.Date()-1000:1)
t.df <- data.frame(coredata(t))
t.df <- cbind(day=wday(index(t), label=TRUE, abbr=TRUE), t.df)
t.df.l <- melt(t.df, id.vars=c("day",colnames(t.df)[2]), measure.vars=colnames(t.df)[3:ncol(t.df)])

这是我正在努力解决的问题......

cor.vars <- ddply(t.df.l, c("day","variable"), summarise, cor(X1, value))

我不想使用 X1 这个词，而是想使用类似的东西

cor.vars <- ddply(t.df.l, c("day","variable"), summarise, cor(colnames(t.df)[2], value))

但这出现了错误：Error in cor(colnames(t.df)[2], value) : 'x' must be numeric

我还尝试了各种其他组合，这些组合在 cor 中解析 x 参数的向量值......但由于某种原因，它们似乎都不起作用......

有任何想法吗？

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虽然这可能不是预期的用途，summarize并且必须有更好的方法来解决您的问题，但您问题的直接答案是使用get：

ddply(t.df.l, c("day","variable"), summarise, cor(get(colnames(t.df)[2]), value))

编辑：例如，这是我认为更适合您的问题的一种方法：

ddply(t.df.l, c("day", "variable"), function(x)cor(x["X1"], x["value"]))

上面，"X1"也可以替换2为变量的名称"X1"，等等。这取决于您希望如何以编程方式访问该列。

于 2012-10-04T10:11:10.343 回答