我有一個看起來像這樣但有更多行和列的資料庫。
在不同時間 (1,2,3) 測量的幾個變數 (x,y,z)。
df <-
tibble(
x1 = rnorm(10),
x2 = rnorm(10),
x3 = rnorm(10),
y1 = rnorm(10),
y2 = rnorm(10),
y3 = rnorm(10),
z1 = rnorm(10),
z2 = rnorm(10),
z3 = rnorm(10),
)
我正在嘗試從具有相同后綴（同時測量）的變數創建虛擬變數，如下所示：
df <- df %>%
mutate(var1= ifelse(x1>0 & (y1<0.5 |z1<0.5),0,1)) %>%
mutate(var2= ifelse(x2>0 & (y2<0.5 |z2<0.5),0,1)) %>%
mutate(var3= ifelse(x3>0 & (y1<0.5 |z3<0.5),0,1))
我習慣用 SAS 或 Stata 編碼，所以我想使用函式或回圈，因為我的資料庫中有更多變數。但我認為我在 R 中沒有正確的方法來處理這個問題。
非常感謝您的幫助 ！
uj5u.com熱心網友回復：
{dplyover} 使這種操作變得容易（免責宣告：我是維護者），因為您想要的輸出包含一個錯字：
我認為您想在每次計算中使用具有相同數字（1、2、3 等）的所有變數：
df <- df %>%
mutate(var1= ifelse(x1>0 & (y1<0.5 |z1<0.5),0,1)) %>%
mutate(var2= ifelse(x2>0 & (y2<0.5 |z2<0.5),0,1)) %>%
mutate(var3= ifelse(x3>0 & (y3<0.5 |z3<0.5),0,1))
如果是這種情況，我們可以使用dplyover::over在向量上應用相同的函式。在這里，我們構造了一個向量，用extract_names("[0-9]{1}$")它來獲取我們變數名的所有結尾數字c(1,2,3)：然后我們可以使用特殊語法構造變數名：.("x{.x}"). 這里.x計算向量中的第一個數字，因此它將回傳x1我們可以在函式引數中使用的物件名稱（不是字串！）over。
library(dplyr)
library(dplyover) # Only on GitHub: https://github.com/TimTeaFan/dplyover
df %>%
mutate(over(cut_names("^[a-z]{1}"),
~ ifelse(.("x{.x}") > 0 & (.("y{.x}") < 0.5 | .("z{.x}") < 0.5), 0, 1),
.names = "var{x}"
))
#> # A tibble: 10 x 12
#> x1 x2 x3 y1 y2 y3 z1 z2 z3 var1
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 0.690 0.550 0.911 0.203 -0.111 0.530 -2.09 0.189 0.147 0
#> 2 -0.238 1.32 -0.145 0.744 1.05 -0.448 2.05 -1.04 1.50 1
#> 3 0.888 0.898 -1.46 -1.87 -1.14 1.59 1.91 -0.155 1.46 0
#> 4 -2.78 -1.34 -0.486 -0.0674 0.246 0.141 0.154 1.08 -0.319 1
#> 5 -1.20 0.835 1.28 -1.32 -0.674 0.115 0.362 1.06 0.515 1
#> 6 0.622 -0.713 0.0525 1.79 -0.427 0.819 -1.53 -0.885 0.00237 0
#> 7 -2.54 0.0197 0.942 0.230 -1.37 -1.02 -1.55 -0.721 -1.06 1
#> 8 -0.434 1.97 -0.274 0.848 -0.482 -0.422 0.197 0.497 -0.600 1
#> 9 -0.316 -0.219 0.467 -1.97 -0.718 -0.442 -1.39 -0.877 1.52 1
#> 10 -1.03 0.226 2.04 0.432 -1.02 -0.535 0.954 -1.11 0.804 1
#> # ... with 2 more variables: var2 <dbl>, var3 <dbl>
或者，我們可以使用dplyr::across和使用cur_column(),get()并gsub()即時更改列的名稱。為了正確命名新變數，我們gsub()在.names引數中使用across并將其包裹在花括號{}中以評估運算式。
library(dplyr)
df %>%
mutate(across(starts_with("x"),
~ {
cur_c <- dplyr::cur_column()
ifelse(.x > 0 & (get(gsub("x","y", cur_c)) < 0.5 | get(gsub("x","z", cur_c)) < 0.5), 0, 1)
},
.names = '{gsub("x", "var", .col)}'
))
#> # A tibble: 10 x 12
#> x1 x2 x3 y1 y2 y3 z1 z2 z3 var1
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 -0.423 -1.42 -1.15 -1.54 1.92 -0.511 -0.739 0.501 0.451 1
#> 2 -0.358 0.164 0.971 -1.61 1.96 -0.675 -0.0188 -1.88 1.63 1
#> 3 -0.453 -0.758 -0.258 -0.449 -0.795 -0.362 -1.81 -0.780 -1.90 1
#> 4 0.855 0.335 -1.36 0.796 -0.674 -1.37 -1.42 -1.03 -0.560 0
#> 5 0.436 -0.0487 -0.639 0.352 -0.325 -0.893 -0.746 0.0548 -0.394 0
#> 6 -0.228 -0.240 -0.854 -0.197 0.884 0.118 -0.0713 1.09 -0.0289 1
#> 7 -0.949 -0.231 0.428 0.290 -0.803 2.15 -1.11 -0.202 -1.21 1
#> 8 1.88 -0.0980 -2.60 -1.86 -0.0258 -0.965 -1.52 -0.539 0.108 0
#> 9 0.221 1.58 -1.46 -0.806 0.749 0.506 1.09 0.523 1.86 0
#> 10 0.0238 -0.389 -0.474 0.512 -0.448 0.178 0.529 1.56 -1.12 1
#> # ... with 2 more variables: var2 <dbl>, var3 <dbl>
由reprex 包（v2.0.1）于 2022-06-08 創建
uj5u.com熱心網友回復：
您可以按照整潔資料的原則重構您的資料（參見例如https://cran.r-project.org/web/packages/tidyr/vignettes/tidy-data.html）。
這里是長格式并使用tidyverse：
library(tidyverse)
df <-
df |>
pivot_longer(everything()) |>
separate(name, c("var", "time"), sep = "(?=[0-9])") |>
pivot_wider(id_col = "time",
names_from = "var",
names_prefix = "var_",
values_from = "value",
values_fn = list) |>
unnest(-time) |>
mutate(new_var = ifelse(var_x > 0 & (var_y < 0.5 | var_z < 0.5), 0, 1))
df
您可能希望將資料保留為長格式，但如果您愿意，您可以pivot_wider恢復到您開始使用的格式。例如
df |>
pivot_wider(values_from = c(starts_with("var_"), "new_var"),
names_from = "time",
values_fn = list) |>
unnest(everything())
uj5u.com熱心網友回復：
正如您所建議的，使用回圈的解決方案絕對是可能的。
# times as unique non-alphabetical parts of column names
times <- unique(gsub('[[:alpha:]]', '', names(df)))
for (time in times) {
# column names for current time
xyz <- paste0(c('x', 'y', 'z'), time)
df[[paste0('var', time)]] <-
ifelse(df[[xyz[1]]]>0 & (df[[xyz[2]]]<.5 | df[[xyz[3]]]<.5), 0, 1)
}
我能想到的另一種方法是將資料轉換為 3D 陣列（觀察 × 變數 × 時間），這樣您就可以一次真正地對所有變數進行計算。
times <- unique(gsub('[[:alpha:]]', '', names(df)))
df.arr <- sapply(c('x', 'y', 'z'),
function(var) as.matrix(df[, paste0(var, times)]),
simplify='array')
new.vars <- ifelse(df.arr[, , 1]>0 & (df.arr[, , 2]<0.5 | df.arr[, , 3]<0.5), 0, 1)
colnames(new.vars) <- paste0('var', times)
cbind(df, new.vars)
在這里，sapply根據每個變數在不同時間的測量列創建一個矩陣，并將它們堆疊成一個 3D 陣列。
如果您信任（或確保）資料框中列的正確排序，則sapply可以僅通過修改物件的尺寸來創建陣列，而不是使用。我沒有做任何基準測驗，但我想這可能是計算效率最高的解決方案（如果重要的話）。
df.arr <- as.matrix(df)
dim(df.arr) <- c(dim(df.arr) / c(1, 3), 3)
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