为多个 for 循环应用系列解决方案？答案

【问题标题】：Apply family solution for multiple for loops?为多个 for 循环应用系列解决方案？
【发布时间】：2017-09-22 16:00:29
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含多个变量和一个字符串（a1, a2, ...an 变量），我正在尝试确定an 变量中的字符串是否出现在string 列中。每个an 变量都有一个对应的cn 变量。例如，如果a1 中的字符串出现在string 中，我希望c1 在其中包含Checked，等等。我为此开发了以下 for 循环解决方案（本文末尾的一些示例数据），但我想知道是否有一个应用系列解决方案可能更快更容易编码？在真实数据中，a和c变量有100多个。

#For loop solution

for (var in seq(2, 10, 2)){
  for (i in 1:nrow(df)){
    df[i, var]<-ifelse(grepl(df[i, var-1], df$string[i])=="TRUE", "Checked",  "Unchecked")
  }
}


#### Example data ####
a1<-c("zebra", "giraffe", "elephant")
a2<-c("hyena", "monkey", "antelope")
a3<-c("badger", "deer", "kangaroo")
a4<-c("tiger", "lion", "coyote")
a5<-c("penguin", "bear", "gorilla")

c1<-""
c2<-""
c3<-""
c4<-""
c5<-""

string<-c("elephant/bear/coyote/penguin/monkey",
          "giraffe/antelope/monkey/gorilla/tiger",
          "elephant/antelope/kangaroo/coyote/gorilla")

df<-cbind.data.frame(a1, c1, a2, c2, a3, c3, a4, c4, a5, c5, string, 
stringsAsFactors=F)

【问题讨论】：

标签： r for-loop apply

【解决方案1】：

你可以这样做。可推广到任意数量的 a。

require(dplyr) # For readability
a<-cbind.data.frame(a1, a2, a3, a4, a5, stringsAsFactors=F)

a %>%
  sapply(function(x) {mapply(function(a) grepl(a, string), x) %>% diag}) %>% 
                                     # Check for condition in above line
  ifelse("Checked", "Unchecked") %>% # Convert True and False to Checked and Unchecked
  data.frame %>%                     # Convert to data.frame
  setNames(paste0("c", 1:5))         # Setnames

         c1        c2        c3        c4        c5
1 Unchecked Unchecked Unchecked Unchecked   Checked
2   Checked   Checked Unchecked Unchecked Unchecked
3   Checked   Checked   Checked   Checked   Checked

在基础 R

c_column = data.frame(ifelse(sapply(a, function(x) diag(mapply(function(a) grepl(a, string), x))), "Checked", "Unchecked"))
names(c_column) = paste0("c", 1:5)

【讨论】：

【解决方案2】：

这将满足您的要求，使用 sapply

df[,2*(1:5)] <- t(sapply(1:nrow(df), 
                   function(i) sapply(2*(1:5)-1, 
                      function(j) c("Unchecked","Checked")[1+grepl(df[i,j], df$string[i])]
                  )))

df
        a1        c1       a2        c2       a3        c3     a4        c4      a5        c5                                    string
1    zebra Unchecked    hyena Unchecked   badger Unchecked  tiger Unchecked penguin   Checked       elephant/bear/coyote/penguin/monkey
2  giraffe   Checked   monkey   Checked     deer Unchecked   lion Unchecked    bear Unchecked     giraffe/antelope/monkey/gorilla/tiger
3 elephant   Checked antelope   Checked kangaroo   Checked coyote   Checked gorilla   Checked elephant/antelope/kangaroo/coyote/gorilla

【讨论】：