我的数据集包含在 5 个不同点测量同一事物的变量。我们称它们为 X1、X2、X3、X4、X5 和 Y1、Y2、Y3、Y4、Y5。这就是数据集的设置方式。我将它作为 data.table 导入。我想从这些中创建另一个变量：Z1 = X1 * c + Y1。
我了解到您不应该循环创建动态变量。所以这是我的一系列问题：
(a) 为什么我不应该循环？我想在 data.table 中有变量，以便它们可以在回归中运行，我不必单独指定列表的每个元素。这些似乎我应该循环创建 Z1-Z5，不是吗？我试图了解列表而不是循环的好处，尤其是在这里我已经有编号的变量。
(b) 创建这些变量最有效的方法是什么？无论是进入列表还是通过循环。由于我已经必须循环通过 X1-X5 和 Y1-Y5，我已经在做“不明智的”循环，对吧？
【问题讨论】：
标签： r for-loop dynamic-variables
通常，使用列名中包含值的数据比使用每次测量仅包含一列的数据更困难。为了使这一点更具体，您当前的安排如下所示：
exd <- data.frame(matrix(rnorm(5*5*2),
nrow = 5,
dimnames = list(1:5, c("X1", "X2", "X3", "X4", "X5",
"Y1", "Y2", "Y3", "Y4", "Y5"))))
这样更合理的安排
library(tidyr)
exd <- data.frame(id = 1:nrow(exd), exd)
exd <- gather(exd, "variable", "value", -id)
exd <- separate(exd, variable, into = c("variable", "time"), sep = 1)
exd <- spread(exd, variable, value)
使数据更易于操作。例如，您可以像这样创建Z：
exd <- transform(exd, Z = X * 10 + Y)
exd
## id time X Y Z
## 1 1 1 -0.60189285 0.5500440 -5.4688845
## 2 1 2 -0.09514745 0.6053707 -0.3461038
## 3 1 3 -0.09736927 0.8009143 -0.1727783
## 4 1 4 -0.73479925 -0.2732481 -7.6212406
## 5 1 5 0.96726726 0.8641525 10.5368251
## 6 2 1 -0.99369859 1.2366758 -8.7003101
## 7 2 2 -0.89594782 -0.5063335 -9.4658118
## 8 2 3 0.21615254 1.1652534 3.3267788
## 9 2 4 -0.13180279 -0.4686998 -1.7867277
## 10 2 5 -0.10828009 -1.1986224 -2.2814233
## 11 3 1 1.02678506 0.1390979 10.4069484
## 12 3 2 -2.07075107 -1.4205655 -22.1280762
## 13 3 3 0.88246516 0.3588557 9.1835074
## 14 3 4 0.31001699 0.7041673 3.8043371
## 15 3 5 -0.69842067 0.6394920 -6.3447147
## 16 4 1 0.75106130 0.4102751 7.9208881
## 17 4 2 0.15012013 0.1279930 1.6291943
## 18 4 3 0.20559750 -0.6085572 1.4474179
## 19 4 4 -1.03968035 -1.1973635 -11.5941670
## 20 4 5 -0.27594517 2.4302267 -0.3292250
## 21 5 1 -1.50916654 -0.5584569 -15.6501223
## 22 5 2 -0.07921171 1.9458512 1.1537341
## 23 5 3 -0.61643584 -0.2022409 -6.3665993
## 24 5 4 -0.18430887 0.8663661 -0.9767226
## 25 5 5 1.11464855 -0.5572155 10.5892700
不需要循环！
【讨论】：