循环变量定义 R

Question

我有一个数据框，我想定义多个列，这些列具有在变量的原始版本（列）上操作的相同函数（ntile）。我不确定循环或其他东西是否会起作用，但下面的示例是一个玩具示例。我的实际数据框有超过 20 个变量需要处理。

基本上，我想为我的数据框中的每个数字变量创建一个名为“original_name”_bin 的变量。这些 _bin 变量只是在原始非 _bin 版本上操作的ntile 函数：

dat1 <- read.table(text = "x1 x2 
10 20
20 30.5
30 40.5
40 20.12
50 25 
70 86  
80 75 
90 45 ", header = TRUE)

num_names <- paste(colnames(dat1[sapply(dat1, is.numeric)]))
bin_names <- paste(colnames(dat1[sapply(dat1, is.numeric)]), "bin", sep = "_")

# Want to make columns in data frame where the var_bin is:

dat1$x1_bin <- ntile(dat1$x1, n = 10)

# loop

for (i in 1:length(bin_names)){
  assign(paste0("dat1$", bin_names[i]), ntile(???, 10))
}

Answer 1

这是使用lapply 的一种基本方法：

dat1 <- read.table(text = "x1 x2 
10 20
20 30.5
30 40.5
40 20.12
50 25 
70 86  
80 75 
90 45 ", header = TRUE)

num_names <- paste(colnames(dat1[sapply(dat1, is.numeric)]))
bin_names <- paste(colnames(dat1[sapply(dat1, is.numeric)]), "bin", sep = "_")

dat1[bin_names] <- lapply(dat1[num_names], \(x) dplyr::ntile(x, n = 10))

dat1
#>   x1    x2 x1_bin x2_bin
#> 1 10 20.00      1      1
#> 2 20 30.50      2      4
#> 3 30 40.50      3      5
#> 4 40 20.12      4      2
#> 5 50 25.00      5      3
#> 6 70 86.00      6      8
#> 7 80 75.00      7      7
#> 8 90 45.00      8      6

^{由reprex package 创建于 2021-12-07 (v2.0.1)}

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作为基础 R 循环：

for (i in 1:length(bin_names)){
  dat1[bin_names[i]] <- dplyr::ntile(dat1[num_names[i]], 10)
}

dat1
#>   x1    x2 x1_bin x2_bin
#> 1 10 20.00      1      1
#> 2 20 30.50      2      4
#> 3 30 40.50      3      5
#> 4 40 20.12      4      2
#> 5 50 25.00      5      3
#> 6 70 86.00      6      8
#> 7 80 75.00      7      7
#> 8 90 45.00      8      6

---

dplyr::across:

library(dplyr)

dat1 %>% 
  mutate(across(all_of(num_names),
                ~ ntile(.x, n = 10),
                .names = "{.col}_bin"))

#>   x1    x2 x1_bin x2_bin
#> 1 10 20.00      1      1
#> 2 20 30.50      2      4
#> 3 30 40.50      3      5
#> 4 40 20.12      4      2
#> 5 50 25.00      5      3
#> 6 70 86.00      6      8
#> 7 80 75.00      7      7
#> 8 90 45.00      8      6

^{由reprex package (v2.0.1) 于 2021-12-07 创建}