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我正在尝试将几组列添加在一起。

示例 df：

  df <- data.frame(
  key = 1:5,
  ab0 = c(1,0,0,0,1),
  ab1 = c(0,2,1,0,0),
  ab5 = c(1,0,0,0,1),
  bc0 = c(0,1,0,2,0),
  bc1 = c(2,0,0,0,0),
  bc5 = c(0,2,1,0,1),
  df0 = c(0,0,0,1,0),
  df1 = c(1,0,3,0,0),
  df5 = c(1,0,0,0,6)
)

给我：

  key ab0 ab1 ab5 bc0 bc1 bc5 df0 df1 df5
1   1   1   0   1   0   2   0   0   1   1
2   2   0   2   0   1   0   2   0   0   0
3   3   0   1   0   0   0   1   0   3   0
4   4   0   0   0   2   0   0   1   0   0
5   5   1   0   1   0   0   1   0   0   6

我想将所有包含 0 和 5 的列组合在一起，并将它们放在 0 列中。

所以最终的结果是：

  key ab0 ab1 ab5 bc0 bc1 bc5 df0 df1 df5
1   1   2   0   1   0   2   0   0   1   1
2   2   0   2   0   3   0   2   0   0   0
3   3   0   1   0   1   0   1   0   3   0
4   4   0   0   0   2   0   0   2   0   0
5   5   2   0   1   1   0   1   0   0   6

我可以使用 3 行将列添加在一起：

df$ab0 <- df$ab0 + df$ab5
df$bc0 <- df$bc0 + df$bc5
df$df0 <- df$df0 + df$df5

但我的真实示例有一百多列，所以我想遍历它们并使用 apply。

第一个集合的列名包含在 col0 中，第二个集合的名称包含在 col5 中。

col0 <- c("ab0","bc0","df0")
col5 <- c("ab5","bc5","df5")

我创建了一个函数来使用 mapply 将列添加到一起：

fun1 <- function(df,x,y) {
  df[,x] <- df[,x] + df[,y]
}

mapply(fun1,df,col0,col5)

但我收到一个错误： df[, x] 中的错误：维数不正确

想法？

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3 回答 3

1

您可以使用map2frompurrr包一次迭代两个向量：

df <- data.frame(
  key = 1:5,
  ab0 = c(1,0,0,0,1),
  ab1 = c(0,2,1,0,0),
  ab5 = c(1,0,0,0,1),
  bc0 = c(0,1,0,2,0),
  bc1 = c(2,0,0,0,0),
  bc5 = c(0,2,1,0,1),
  df0 = c(0,0,0,1,0),
  df1 = c(1,0,3,0,0),
  df5 = c(1,0,0,0,6)
)

col0 <- c("ab0","bc0","df0")
col5 <- c("ab5","bc5","df5")

purrr::map2(col0, col5, function(x, y) {
  df[[x]] <<- df[[x]] + df[[y]]
})

> df
  key ab0 ab1 ab5 bc0 bc1 bc5 df0 df1 df5
1   1   2   0   1   0   2   0   1   1   1
2   2   0   2   0   3   0   2   0   0   0
3   3   0   1   0   1   0   1   0   3   0
4   4   0   0   0   2   0   0   1   0   0
5   5   2   0   1   1   0   1   6   0   6
于 2018-09-18T21:29:48.527 回答
1

假设它们的长度相同，只需通过它们的子集列将两个数据框相加。不需要循环。所有矢量化操作。

final_df <- df[grep("0", names(df))] + df[grep("5", names(df))]

final_df <- cbind(final_df, df[grep("0", names(df), invert=TRUE)])     

final_df <- final_df[order(names(final_df))]
final_df

#   ab0 ab1 ab5 bc0 bc1 bc5 df0 df1 df5 key
# 1   2   0   1   0   2   0   1   1   1   1
# 2   0   2   0   3   0   2   0   0   0   2
# 3   0   1   0   1   0   1   0   3   0   3
# 4   0   0   0   2   0   0   1   0   0   4
# 5   2   0   1   1   0   1   6   0   6   5

Rextester 演示

于 2018-09-18T21:39:53.973 回答
0

这是一种使用tidyr和dplyr来自tidyverse元包的方法。

首先，我将表格变成长（“整洁”）格式，并将列拆分为两个组件，并按这些组件的数字部分展开。

然后我做你描述的计算。

最后，我使用与第 1 步相反的方法将其恢复为原始格式。

library(tidyverse)
df_tidy <- df %>%
  # Step 1
  gather(col, value, -key) %>%
  separate(col, into = c("grp", "num"), 2) %>%
  spread(num, value) %>%
  # Step 2
  mutate(`0` = `0` + `5`) %>%
  # Step 3, which is just the inverse of Step 1.
  gather(num, value, -key, - grp) %>%
  unite(col, c("grp", "num")) %>%
  spread(col, value)

df_tidy
key ab_0 ab_1 ab_5 bc_0 bc_1 bc_5 df_0 df_1 df_5
1   1    2    0    1    0    2    0    1    1    1
2   2    0    2    0    3    0    2    0    0    0
3   3    0    1    0    1    0    1    0    3    0
4   4    0    0    0    2    0    0    1    0    0
5   5    2    0    1    1    0    1    6    0    6
于 2018-09-18T21:31:32.230 回答