r - R 自参考

Question

在 RI 中，我发现自己经常做这样的事情：

adataframe[adataframe$col==something]<-adataframe[adataframe$col==something)]+1

这种方式有点冗长乏味。有什么方法可以让我
引用我要更改的对象，例如

adataframe[adataframe$col==something]<-$self+1 

?

Answer 1

尝试包data.table及其:=运算符。它非常快而且非常短。

DT[col1==something, col2:=col3+1]

第一部分col1==something是子集。您可以在此处放置任何内容并使用列名，就好像它们是变量一样；即，无需使用$. 然后第二部分col2:=col3+1将 RHS 分配给该子集中的 LHS，其中列名可以像变量一样分配。:=是引用赋值。不复制任何对象，因此比<-、=和within快transform。

此外，很快将在 v1.8.1 中实现，允许类似j的语法的:=一个最终目标是将其与 结合，请参阅问题：我何时应该在 data.table 中使用运算符。jby:=

UDPDATE ：这确实是:=在 2012 年 7 月（按组）发布的。

Answer 2

您应该更多地关注 Gabor Grothendeick（而不仅仅是在这种情况下。）incMatt Asher 博客上引用的函数可以满足您的所有要求：

（并且明显的扩展也有效。）

add <- function(x, inc=1) {
   eval.parent(substitute(x <- x + inc))
 }
# Testing the `inc` function behavior

编辑：在我对第一条评论没有得到批准感到暂时烦恼之后，我接受了添加另一个函数参数的挑战。提供数据帧一部分的一个参数，它仍然会将值的范围增加一。到目前为止，仅在中缀二元运算符上进行了非常轻微的测试，但我认为它没有理由不适用于仅接受两个参数的任何函数：

transfn <- function(x, func="+", inc=1) {
   eval.parent(substitute(x <- do.call(func, list(x , inc)))) }

（认罪：从传统的 R 角度来看，这在某种程度上“感觉不对”，即返回赋值进行赋值。）该inc函数的早期测试如下：

df <- data.frame(a1 =1:10, a2=21:30, b=1:2)
 inc <- function(x) {
   eval.parent(substitute(x <- x + 1))
 }

#---- examples===============>

> inc(df$a1)  # works on whole columns
> df
   a1 a2 b
1   2 21 1
2   3 22 2
3   4 23 1
4   5 24 2
5   6 25 1
6   7 26 2
7   8 27 1
8   9 28 2
9  10 29 1
10 11 30 2
> inc(df$a1[df$a1>5]) # testing on a restricted range of one column
> df
   a1 a2 b
1   2 21 1
2   3 22 2
3   4 23 1
4   5 24 2
5   7 25 1
6   8 26 2
7   9 27 1
8  10 28 2
9  11 29 1
10 12 30 2

> inc(df[ df$a1>5, ])  #testing on a range of rows for all columns being transformed
> df
   a1 a2 b
1   2 21 1
2   3 22 2
3   4 23 1
4   5 24 2
5   8 26 2
6   9 27 3
7  10 28 2
8  11 29 3
9  12 30 2
10 13 31 3
# and even in selected rows and grepped names of columns meeting a criterion
> inc(df[ df$a1 <= 3, grep("a", names(df)) ])
> df
   a1 a2 b
1   3 22 1
2   4 23 2
3   4 23 1
4   5 24 2
5   8 26 2
6   9 27 3
7  10 28 2
8  11 29 3
9  12 30 2
10 13 31 3

Answer 3

这是你可以做的。假设您有一个数据框

df = data.frame(x = 1:10, y = rnorm(10))

你想把所有的都加y1。你可以很容易地使用transform

df = transform(df, y = y + 1)

Answer 4

我会偏爱（大概子集在行上）

ridx <- adataframe$col==something
adataframe[ridx,] <- adataframe[ridx,] + 1

它不依赖于任何花哨/脆弱的解析，可以合理地表达正在执行的操作，并且不太冗长。也倾向于将线条分解成很好的人类可解析的单元，并且使用标准习语有一些吸引人的地方——R 的词汇和特质已经足够我的口味了。