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我有一个函数,它接受一个数据框、一个百分位阈值和给定列的名称,并将给定列中高于该阈值的所有值计算为一个新列(0 表示 <,1 表示>=).但是,它不允许我在 quantile
函数中执行 df$column_name
因为 column_name
实际上不是列名,而是一个存储实际列名的变量。因此 df$column_name
将返回 NULL
。有没有办法解决这个问题并使代码格式与当前的格式有些相似?或者我是否必须指定实际的数字列值而不是名称?虽然我可以这样做,但它绝对不如仅传递列名那么方便/易于理解。
func1 <- function(df, threshold, column_name) {
threshold_value <- quantile(df$column_name, c(threshold))
new_df <- df %>%
mutate(ifelse(column_name > threshold_value, 1, 0))
return(new_df)
}
非常感谢您的帮助!
最佳答案
我修改了你的函数如下。现在该函数可以采用数据框、阈值和列名。这个函数只需要基数R。
# Modified function
func1 <- function(df, threshold, column_name) {
threshold_value <- quantile(df[[column_name]], threshold)
new_df <- df
new_df[["new_col"]] <- ifelse(df[[column_name]] > threshold_value, 1, 0)
return(new_df)
}
# Take the trees data frame as an example
head(trees)
# Girth Height Volume
# 1 8.3 70 10.3
# 2 8.6 65 10.3
# 3 8.8 63 10.2
# 4 10.5 72 16.4
# 5 10.7 81 18.8
# 6 10.8 83 19.7
# Apply the function
func1(trees, 0.5, "Volume")
# Girth Height Volume new_col
# 1 8.3 70 10.3 0
# 2 8.6 65 10.3 0
# 3 8.8 63 10.2 0
# 4 10.5 72 16.4 0
# 5 10.7 81 18.8 0
# 6 10.8 83 19.7 0
# 7 11.0 66 15.6 0
# 8 11.0 75 18.2 0
# 9 11.1 80 22.6 0
# 10 11.2 75 19.9 0
# 11 11.3 79 24.2 0
# 12 11.4 76 21.0 0
# 13 11.4 76 21.4 0
# 14 11.7 69 21.3 0
# 15 12.0 75 19.1 0
# 16 12.9 74 22.2 0
# 17 12.9 85 33.8 1
# 18 13.3 86 27.4 1
# 19 13.7 71 25.7 1
# 20 13.8 64 24.9 1
# 21 14.0 78 34.5 1
# 22 14.2 80 31.7 1
# 23 14.5 74 36.3 1
# 24 16.0 72 38.3 1
# 25 16.3 77 42.6 1
# 26 17.3 81 55.4 1
# 27 17.5 82 55.7 1
# 28 17.9 80 58.3 1
# 29 18.0 80 51.5 1
# 30 18.0 80 51.0 1
# 31 20.6 87 77.0 1
如果你还想用dplyr ,学习如何处理不规范的评估是必不可少的。请参阅此处以了解更多信息 (https://cran.r-project.org/web/packages/dplyr/vignettes/programming.html)。以下代码也适用。
library(dplyr)
func2 <- function(df, threshold, column_name) {
col_en <- enquo(column_name)
threshold_value <- quantile(df %>% pull(!!col_en), threshold)
new_df <- df %>%
mutate(new_col := ifelse(!!col_en >= threshold_value, 1, 0))
return(new_df)
}
func2(trees, 0.5, Volume)
# Girth Height Volume new_col
# 1 8.3 70 10.3 0
# 2 8.6 65 10.3 0
# 3 8.8 63 10.2 0
# 4 10.5 72 16.4 0
# 5 10.7 81 18.8 0
# 6 10.8 83 19.7 0
# 7 11.0 66 15.6 0
# 8 11.0 75 18.2 0
# 9 11.1 80 22.6 0
# 10 11.2 75 19.9 0
# 11 11.3 79 24.2 1
# 12 11.4 76 21.0 0
# 13 11.4 76 21.4 0
# 14 11.7 69 21.3 0
# 15 12.0 75 19.1 0
# 16 12.9 74 22.2 0
# 17 12.9 85 33.8 1
# 18 13.3 86 27.4 1
# 19 13.7 71 25.7 1
# 20 13.8 64 24.9 1
# 21 14.0 78 34.5 1
# 22 14.2 80 31.7 1
# 23 14.5 74 36.3 1
# 24 16.0 72 38.3 1
# 25 16.3 77 42.6 1
# 26 17.3 81 55.4 1
# 27 17.5 82 55.7 1
# 28 17.9 80 58.3 1
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