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我有一个列表cols，其中包含列名：

cols <- c('Column1','Column2','Column3')

我想重现此命令，但调用列表：

data.frame(Column1=rnorm(10))

这是我尝试时会发生的情况：

> data.frame(cols[1]=rnorm(10))

Error: unexpected '=' in "data.frame(I(cols[1])="

如果我换成or cols[1]，也会发生同样的事情。I()eval()

如何将向量中的那个项目输入到data.frame()命令中？

更新：

对于某些背景，我定义了一个函数calc.means()，它接受一个数据框和一个变量列表，并执行一个大而复杂的 ddply 操作，在变量指定的级别进行汇总。

我试图用该命令做的是将聚合级别返回到最顶层，在每一步data.frame()重新运行并使用将结果粘合到另一个上。我需要添加具有“全部”值的虚拟列，以使 rbind 正常工作。calc.means()rbind()

基本上，我正在将类似滚动cast的边距功能添加到 ddply 中，并且我不想为每次运行重新输入列名。这是完整的代码：

cols <- c('Col1','Col2','Col3')
rbind ( calc.means(dat,cols),
    data.frame(cols[1]='All', calc.means(dat, cols[2:3])),
    data.frame(cols[1]='All', cols[2]='All', calc.means(dat, cols[3]))
)
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4 回答 4

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使用可以使用structure：

cols <- c("a","b")

foo <- structure(list(c(1, 2 ), c(3, 3)), .Names = cols, row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")

我不明白你为什么要这样做！

于 2010-04-28T17:21:21.980 回答
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有一个窍门。你可能会弄乱列表：

cols_dummy <- setNames(rep(list("All"), 3), cols)

然后，如果您使用带有一个括号的调用列表，那么您应该得到您想要的

data.frame(cols_dummy[1], calc.means(dat, cols[2:3]))

您可以即时使用它，setNames(list("All"), cols[1])但我认为它不那么优雅。

例子：

some_names <- list(name_A="Dummy 1", name_B="Dummy 2") # equivalent of cols_dummy from above
data.frame(var1=rnorm(3), some_names[1])
#        var1  name_A
# 1 -1.940169 Dummy 1
# 2 -0.787107 Dummy 1
# 3 -0.235160 Dummy 1
于 2010-04-28T20:14:46.477 回答
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我不确定如何直接执行此操作，但您可以简单地跳过在 data.frame() 命令中分配名称的步骤。假设您将 data.frame() 的结果存储在名为 foo 的变量中，您可以简单地执行以下操作：

名称（foo）<-列

创建数据框后

于 2010-04-28T16:34:02.160 回答
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我相信 assign() 函数是你的答案：

cols <- c('Col1','Col2','Col3')
data.frame(assign(cols[1], rnorm(10)))

回报：

   assign.cols.1...rnorm.10..
1                 -0.02056822
2                 -0.03675639
3                  1.06249599
4                  0.41763399
5                  0.38873118
6                  1.01779018
7                  1.01379963
8                  1.86119518
9                  0.35760039
10                 1.14742560

使用 lapply() 或 sapply() 函数，您应该能够循环 cbind() 进程。就像是：

operation <- sapply(cols, function(x) data.frame(assign(x, rnorm(10))))
final     <- data.frame(lapply(operation, cbind))

回报：

   Col1.assign.x..rnorm.10.. Col2.assign.x..rnorm.10.. Col3.assign.x..rnorm.10..
1                0.001962187                -0.3561499               -0.22783816
2               -0.706804781                -0.4452781               -1.09950505
3               -0.604417525                -0.8425018               -0.73287079
4               -1.287038060                 0.2545236               -1.18795684
5                0.232084366                -1.0831463                0.40799046
6               -0.148594144                 0.4963714               -1.34938144
7                0.442054119                 0.2856748                0.05933736
8                0.984615916                -0.0795147               -1.91165189
9                1.222310749                -0.1743313                0.18256877
10              -0.231885977                -0.2273724               -0.43247570

然后，清理列名：

colnames(final) <- cols

回报：

          Col1       Col2        Col3
1   0.19473248  0.2864232  0.93115072
2  -1.08473526 -1.5653469  0.09967827
3  -1.90968422 -0.9678024 -1.02167873
4  -1.11962371  0.4549290  0.76692067
5  -2.13776949  3.0360777 -1.48515698
6   0.64240694  1.3441656  0.47676056
7  -0.53590163  1.2696336 -1.19845723
8   0.09158526 -1.0966833  0.91856639
9  -0.05018762  1.0472368  0.15475583
10  0.27152070 -0.2148181 -1.00551111

干杯，

亚当

于 2014-10-31T22:17:43.637 回答