如何在 R 中使用索引函数创建多个列？答案

【问题标题】：How to create multiple columns with index function in R?如何在 R 中使用索引函数创建多个列？
【发布时间】：2020-06-24 17:57:02
【问题描述】：

我想在 R 中创建由索引 k 确定的 k 列，该索引也是底层函数的一部分。

复制数据：

D_s
这是我的数学模型的函数：

而不是做
data0<-data0 %>%
  mutate(
    Round1=((D_s*(1-1)/sum(D_s))),
    Round2=((D_s*(2-1)/sum(D_s))),
    Round3=((D_s*(3-1)/sum(D_s))),
    Round4=...
  )

我猜有更好的方法可以做到这一点，形式为（显然不起作用，请不要判断）：
for(k in 1:40){
data0<-data0 %>%
  mutate(Round_i=((D_s*(i-1))/sum(D_s))
}

提前致谢！

【问题讨论】：

标签： r function indexing dplyr

【解决方案1】：

我们可以循环使用map

library(purrr)
library(dplyr)
library(stringr)
map_dfc(1:3, ~ data0 %>%
                transmute(!! str_c("Round", .x) := ((D_s *(.x -1)/sum(D_s))))) %>%
    bind_cols(data0, .)
#  S D_s Round1     Round2    Round3
#1 A  34      0 0.13127413 0.2625483
#2 B  36      0 0.13899614 0.2779923
#3 C  27      0 0.10424710 0.2084942
#4 D  23      0 0.08880309 0.1776062
#5 E  30      0 0.11583012 0.2316602
#6 F  49      0 0.18918919 0.3783784
#7 G  60      0 0.23166023 0.4633205

创建一个函数来执行此操作可能会更好，因为它是重复任务

f1 <- function(data, i) with(data, ((D_s*(i-1)/sum(D_s))))
data0[paste0("Round", 1:3)] <- lapply(1:3, f1, data = data0)

【讨论】：

谢谢！那么如何将新列添加到我的数据文件中？它显示在控制台中，但不在我的数据环境中？
@Kaya 只需分配data0 <- map_dfc(1:3, ~ data0 %>% .. 或新对象data1 <- map_dfc(1:3, ~ ..
哈哈有道理！谢谢！
嗨，我刚刚意识到数字不正确，因为它们应该随着每一轮而减少。但是，使用当前代码，它们会增加。例如，总 D_s 为 259，因此 S A 的第 2 轮应产生 (34-(2-1)/259 = 0.127413。您知道我该如何解决吗？
@Kaya 你的代码是((D_s*(i-1))/sum(D_s)) 检查* 并且在你的计算中它是- 即34 -