子集数据：我可以使用应用系列或其他功能而不是循环答案

【问题标题】：subseting data: Can i use apply family or other function instead of loop子集数据：我可以使用应用系列或其他功能而不是循环
【发布时间】：2016-06-03 23:20:09
【问题描述】：

我需要像这样子集数据：

a1 <- data[,grep("a_cool_[1-3]*", names(data))]
a2 <- data[,grep("word_an[1-3]*", names(data))]
a3 <- data[,grep("word_ne[1-3]*", names(data))]
a4 <- data[,grep("word_an[1-3]*", names(data))]
a5 <- data[,grep("word_sam[1-3]*", names(data))]
a6 <- data[,grep("word_snap[1-3]*", names(data))]
a7 <- data[,grep("word_app[1-3]*", names(data))]

我认为可以使用其他函数（例如 `*apply() 系列函数）简化此过程，但我不确定如何。

【问题讨论】：

您如何向我们展示data 中包含的内容或至少在您调用names(data) 时输出的内容？
欢迎来到 StackOverflow。请提供minimal reproducible example
lapply(c("a_cool_", "word_an", "word_ne", "word_an", "word_sam", "word_snap", "word_app"), function(x){data[, grep(paste0(x, "[1-3]*"), names(data))]})

标签： r function subset sapply

【解决方案1】：

试试这个：

#Create a dataset
thedata <- data.frame(matrix(rnorm(220),nrow = 20,ncol = 11))
varnames <- c('a_cool_3', 'word_an1', 'word_an2', 'word_ne3', 'word_an', 'word_sam3', 'word_snap1', 'word_app3', 'randomcol', 'anotherone','yetanother')
names(thedata) <- varnames

#Create the patterns you wish your column names to have (please note that | means 'OR' in regex)
patterns <- "a_cool_[1-3]*|word_an[1-3]*|word_ne[1-3]*|word_sam[1-3]*|word_snap[1-3]*|word_app[1-3]*"

#Use the grep function to grab the columns with those patterns
output_df <- thedata[,grep(pattern=patterns,names(thedata),perl=T)]

#It only prints out columns with the patterns
head(output_df)

a_cool_3   word_an1   word_an2    word_ne3    word_an  word_sam3    word_snap1  word_app3
1  1.8225436  0.7570277 -0.4114735 -0.87751389  0.2845020  1.2813361  0.5506499685 -1.3622255
2  0.0178158  0.5977225  2.5022158 -0.80579000 -0.2524916  1.0446857 -0.5382501876  0.8778370
3 -0.4222182  0.1785882 -0.9802086  0.71497031  0.2719002 -0.4319695  0.8670455296 -0.8917643
4 -0.1642998  1.7782387  0.6997389  0.06620839 -0.9951579 -0.1363725 -0.5289680333 -0.1564115
5  0.6785524  0.7319884  0.2843869 -2.25325312 -0.4032888  0.3661970  1.4291588013 -0.2203280
6 -0.7548342 -2.1009707 -2.0157028 -0.34596984 -0.6964674  0.2260157 -0.0001932224 -0.2866768

我希望这会有所帮助。

【讨论】：