根据其他变量的函数创建新变量答案

【问题标题】：Create new variable based on function of other variables根据其他变量的函数创建新变量
【发布时间】：2018-07-02 14:10:54
【问题描述】：

如何将整列作为参数传递给函数，然后创建一个新列作为其他两个函数的函数？例如，以this 为日期添加月份的出色功能，并以这个示例数据框为例：

df <- structure(
  list(
date = structure(
  c(
    17135,
    17105,
    17105,
    17074,
    17286,
    17317,
    17317,
    17347,
    17105,
    17317
  ),
  class = "Date"
),
monthslater = c(10,
                11, 13, 14, 3, 3, 3, 3, 4, NA)
  ),
  .Names = c("date", "monthslater"),
  row.names = c(NA, 10L),
  class = "data.frame"
)

我想创建一个新列，在其中将列 date 和 monthslater 中的条目传递给函数 add.months 我原以为这样会起作用：

df$newdate <- add.months(df$date, df$monthslater)

但事实并非如此。

函数的完整代码是：

add.months <- function(date,n) seq(date, by = paste(n, "months"), length = 2)[2]

【问题讨论】：

我认为您的 add.months-function 没有正确添加月份。例如，在第 9 行中，newdate 应该是 2 月 28 日，而add.months 应该是 3 月 3 日。
@Jaap 很好发现！

标签： r function date dataframe

【解决方案1】：

使用lubridate-package 中的%m+%：

library(lubridate)
df$newdate <- df$date %m+% months(df$monthslater)

给予：

> df
         date monthslater    newdate
1  2016-11-30          10 2017-09-30
2  2016-10-31          11 2017-09-30
3  2016-10-31          13 2017-11-30
4  2016-09-30          14 2017-11-30
5  2017-04-30           3 2017-07-30
6  2017-05-31           3 2017-08-31
7  2017-05-31           3 2017-08-31
8  2017-06-30           3 2017-09-30
9  2016-10-31           4 2017-02-28
10 2017-05-31           4 2017-09-30

以类似的方式，您还可以添加天数或年数：

df$newdate2 <- df$date %m+% days(df$monthslater)
df$newdate3 <- df$date %m+% years(df$monthslater)

给出：

> df
         date monthslater    newdate   newdate2   newdate3
1  2016-11-30          10 2017-09-30 2016-12-10 2026-11-30
2  2016-10-31          11 2017-09-30 2016-11-11 2027-10-31
3  2016-10-31          13 2017-11-30 2016-11-13 2029-10-31
4  2016-09-30          14 2017-11-30 2016-10-14 2030-09-30
5  2017-04-30           3 2017-07-30 2017-05-03 2020-04-30
6  2017-05-31           3 2017-08-31 2017-06-03 2020-05-31
7  2017-05-31           3 2017-08-31 2017-06-03 2020-05-31
8  2017-06-30           3 2017-09-30 2017-07-03 2020-06-30
9  2016-10-31           4 2017-02-28 2016-11-04 2020-10-31
10 2017-05-31           4 2017-09-30 2017-06-04 2021-05-31

【讨论】：

【解决方案2】：

或者使用基础 R：

df$newdate <- mapply(add.months, df[[1]], df[[2]], SIMPLIFY = FALSE)

> df
         date monthslater    newdate
1  2016-11-30          10 2017-09-30
2  2016-10-31          11 2017-10-01
3  2016-10-31          13 2017-12-01
4  2016-09-30          14 2017-11-30
5  2017-04-30           3 2017-07-30
6  2017-05-31           3 2017-08-31
7  2017-05-31           3 2017-08-31
8  2017-06-30           3 2017-09-30
9  2016-10-31           4 2017-03-03
10 2017-05-31           4 2017-10-01

【讨论】：

mapply 在这里会更好，因为您在多个向量中逐行迭代。

【解决方案3】：

对于您当前的具体问题，请考虑 mapply 将这两个向量逐元素传递到定义的函数中。由于 monthslater 包含 NA，请在定义的函数中添加 tryCatch。

add.months <- function(date, n) {
  tryCatch(seq(date, by = paste(n, "months"), length = 2)[2],
           warning = function(w) return(NA),
           error = function(e) return(NA))
}

df$newdate <- as.Date(mapply(add.months, df$date, df$monthslater), origin="1970-01-01")
df

#          date monthslater    newdate
# 1  2016-11-30          10 2017-09-30
# 2  2016-10-31          11 2017-10-01
# 3  2016-10-31          13 2017-12-01
# 4  2016-09-30          14 2017-11-30
# 5  2017-04-30           3 2017-07-30
# 6  2017-05-31           3 2017-08-31
# 7  2017-05-31           3 2017-08-31
# 8  2017-06-30           3 2017-09-30
# 9  2016-10-31           4 2017-03-03
# 10 2017-05-31          NA       <NA>

另外，请注意 author's item 涉及 2 月底，因此 #9 提前 3 天延长。

【讨论】：