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我有一个数据集，对于每一列，我想选择一个仅基于该观察年份的响应数据。我的数据集版本只有前四列；我想使用 R 语法创建第五列。在第五列 yr.response 中，我只想要与正确年份对应的数据。我正在考虑 ifelse() 语句进行一些迭代（例如，如果 year==2000，则从 y2000 列中选择等），但无法使其正常工作。我应该补充一点，实际数据集大约有 30 年和 19K 行，所以我希望能够自动化。

year<-c(2000,2000,2001,2002)
y2000<-c(65,43,42,74)
y2001<-c(98,93,987,948)
y2002<-c(875,983,776,736)
yr.response<-c(65,43,987,736)
x<-data.frame(cbind(year, y2000,y2001,y2002,yr.response))
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my.df <- data.frame(year, y2000, y2001, y2002)
rownames(my.df) <- as.character(rownames(my.df))
my.df$yr.respnose <- my.df[cbind(rownames(my.df), paste0("y", my.df$year))]
于 2013-08-12T20:08:36.880 回答
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您可以使用 switch 语句和 for 循环：

# Define a function to return which column the year refers to
col_finder <- function(r1) {
  switch(r1,
         "2000"=1,
         "2001"=2,
         "2002"=3) 
}

# Initiallize a new column
x$yr.response2 <- NA

# Switch statements are not vectorized, so run this in a for loop
for(i in 1:nrow(x)) {
  cmn <- col_finder(as.character(x[i, "year"]))
  x[i, "yr.response2"] <- x[i, cmn]
}
于 2013-08-12T19:54:24.977 回答
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year<-c(2000,2000,2001,2002)
y2000<-c(65,43,42,74)
y2001<-c(98,93,987,948)
y2002<-c(875,983,776,736)
yr.response<-NA
x<-data.frame(cbind(year, y2000,y2001,y2002,yr.response))

for(year in x[,"year"]){
  x$yr.response[which(x$year==year)] <- x[which(x$year==year),grep(year,colnames(x))]
}

给出：

> x
  year y2000 y2001 y2002 yr.response
1 2000    65    98   875          65
2 2000    43    93   983          43
3 2001    42   987   776         987
4 2002    74   948   736         736

我仍然不确定 y2001 列中的 98 意味着什么，其中年份被列为 2000，但此代码复制了您的示例 yr.response 列。

此示例假设您有唯一的列。换句话说，您不能有两个 y2000 列。

于 2013-08-12T20:08:22.540 回答
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这是我使用Map函数的解决方案，因此不需要 R for loop。 myrow<-as.list(df$year)# 将年份转换为列表以供输入Map

myout1<-Map(function(x) df[df$year==as.numeric(x),paste0("y",x)], myrow)# use to generate the output

#转换成数据框

myout2<-do.call(rbind,myout1)

#如果我们在年份列下每年有多个观察值，这里需要一个小技巧（这里每年最多有两个观察值）

myout2[which(!(myout2[,1]==myout2[,2])[1]==TRUE),2]<-myout2[which(!(myout2[,1]==myout2[,2])[1]==TRUE),1]

df$yr.response<-myout2[,2]


> df
  year y2000 y2001 y2002 yr.response
1 2000    65    98   875          65
2 2000    43    93   983          43
3 2001    42   987   776         987
4 2002    74   948   736         736
于 2013-08-12T21:18:26.820 回答