r - 如何将范围因子拆分为 R 中的数字列表

Question

我在表单的数据框中有一个因子变量735-739。

我想将此作为三个数字列添加(min, mean, max)到我的数据框中。

我开始使用strsplit：

values = sapply(range, function(r) {
    values = c(strsplit(as.character(r), "-"))
})

我得到一个list长度为 1 的类的值：

[1] "735" "739"

我不知道下一步应该做什么。我会很感激一个提示。

Answer 1

使用@AnandraMahto 的数据集，您还可以使用该data.table库 -

library(data.table)
dt <- data.table(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220"))

# adding the min and max columns
splitlist <- strsplit(dt[,vals],"-")
dt[, minv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[1]))]
dt[, maxv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[2]))]

#adding mean
dt[,meanv := mean(minv:maxv), by = "vals"]

Answer 2

有几种方法可以做到这一点。这是concat.split.multiple从我的“splitstackshape”包开始的一个：

## SAMPLE DATA
mydf <- data.frame(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220"))
mydf
#   ID    vals
# 1  A 700-800
# 2  B 600-750
# 3  C 100-220

首先，拆分“vals”列，如果需要（使用setnames）重命名它们，然后添加一个带有rowMeans.

library(splitstackshape)

mydf <- concat.split.multiple(mydf, "vals", "-")
setnames(mydf, c("vals_1", "vals_2"), c("min", "max"))
mydf$mean <- rowMeans(mydf[c("min", "max")])
mydf
#   ID min max mean
# 1  A 700 800  750
# 2  B 600 750  675
# 3  C 100 220  160

---

作为参考，这里有一个更“手动”的方法：

mydf <- data.frame(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220"))
SplitVals <- sapply(sapply(mydf$vals, function(x) 
  strsplit(as.character(x), "-")), function(x) {
    x <- as.numeric(x)
    c(min = x[1], mean = mean(x), max = x[2])
  })
cbind(mydf, t(SplitVals))
#   ID    vals min mean max
# 1  A 700-800 700  750 800
# 2  B 600-750 600  675 750
# 3  C 100-220 100  160 220