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我正在使用 R 编程语言。我有兴趣看看是否可以在整行上应用一个函数。
例如,假设我有一个这样的数据框:
var_1 <- rnorm(10000,1,4)
var_2<-rnorm(10000,10,5)
var_3 <- sample( LETTERS[1:4], 10000, replace=TRUE, prob=c(0.1, 0.2, 0.65, 0.05) )
response_variable <- sample( LETTERS[1:2], 10000, replace=TRUE, prob=c(0.4, 0.6) )
#put them into a data frame called "f"
f <- data.frame(var_1, var_2, var_3, response_variable)
#declare var_3 and response_variable as factors
f$response_variable = as.factor(f$response_variable)
f$var_3 = as.factor(f$var_3)
(在基数 R 中)是否可以编写命令:“选择“var_1”和“var_2”的值都大于 2 的行?(即选择该行中最小值大于 2 的行)。我可以单独编写一个“if else”语句,但假设有很多列 - 是否可以在不指定每一列的情况下执行此操作?
ihs <- function(x) {
y <- log(x + sqrt(x ^ 2 + 1))
return(y)
}
我可以写:
f$var_1 = ihs(f$var_1)
f$var_2 = ihs(f$var_2)
但是有没有更快的方法(当有更多列时)在整个表(如果适用)上应用函数“ihs”?
最佳答案
在 base R
,这可以通过 lapply
来完成对感兴趣的列进行子集化后 ('nm1')
nm1 <- grep('^var_\\d+$', names(f), value = TRUE)
f[nm1] <- lapply(f[nm1], ihs)
type
申请该功能即数字列,并且仅在
min
时才应用该函数值大于 2
i1 <- sapply(f, is.numeric)
i2 <- do.call(pmin, f[i1]) > 2
或者这可以使用
rowSums
来完成还有
i2 <- rowSums(f[i1] >2) == length(i1)
f[i2, i1] <- lapply(f[i2, i1], ihs)
tidyverse
library(dplyr)
f <- f %>%
mutate(across(where(is.numeric), ihs))
关于r - 在行上应用函数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/65514715/
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