创建循环以将标签添加到列：library(Hmisc)
Creating a loop to add labels to colums: library(Hmisc)
我有一个看起来像这样的数据集：
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
我有另一个看起来像这样的数据集：
Indicator Code Indicator Name
P Power
H Happiness
我想在第二个数据集（Power、Happiness）的第二列中添加信息作为第一个数据集中使用的缩写的标签，但我不知道如何写循环。
这是我得到的结果：
library(Hmisc)
for i in df2[,1]{
if (df1[,i] == df2[i,]){
label(df1[,i]) <- df2[i,2]
}}
但这只是检查名称是否相同，而不是搜索它。
谁能进一步指导？
期望的输出：
Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
这是一个dplyr解决方案：
# example datasets
df = read.table(text = "
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
", header=T)
df2 = read.table(text = "
IndicatorName IndicatorCode
P Power
H Happiness
", header=T)
library(dplyr)
data.frame(original_names = names(df)) %>% # get original names
left_join(df2, by=c("original_names"="IndicatorName")) %>% # join names that should be updated
mutate(new_names = ifelse(is.na(IndicatorCode), original_names, paste0(original_names,"(label=",IndicatorCode,")"))) %>% # if there is a match update the name
pull(new_names) -> list_new_names # get column of new names and store it in a vector
# update names
names(df) = list_new_names
# check new names
df
# Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
# 1 2000 France 1 1213 1872
# 2 2001 France 2 1234 2345
# 3 2000 UK 3 1726 2234
# 4 2001 UK 4 6433 9082
这行得通。使用%in%找到对应的文字，使用paste0生成标签
colnames(df1)[4:5] <- paste0(colnames(df1)[4:5], '(label=', df2$V2[colnames(df1)[4:5] %in% df2$V1], ')')
df1
Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
1 2000 France 1 1213 1872
2 2001 France 2 1234 2345
3 2000 UK 3 1726 2234
4 2001 UK 4 6433 9082
使用的数据
df1 <- read.table(text="Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082", header=T, stringsAsFactors=F)
df2 <- read.table(text="
P Power
H Happiness", header=F, stringsAsFactors=F)
如果您特别想使用循环，此方法会给出您描述的输出：
df <- data.frame(Year = c(2000, 2001, 2000, 2001),
Country = c("France", "France", "UK","UK"),
Matchcode = c("0001", "0002", "0003", "0004"),
P = c(1213, 1234, 1726, 6433),
H = c(1872, 2345, 2234, 9082))
lookup <- data.frame(code = c ("P", "H"),
label = c("Power", "Happiness"),
stringsAsFactors = FALSE)
for (i in 1:length(colnames(df))) {
if(!is.na(match(colnames(df), lookup$code)[i])) {
Hmisc::label(df[[i]]) <- lookup$label[(match(colnames(df), lookup$code))[i]]
}
}
这个有效：
Hmisc::label(df[4])
# P
# "Power"
它还在 RStudio 查看器中签出：
与其他几个回答者和评论者一样，我最初以为您想要将 "label = " 文本附加到列名称。对于任何想要的人，这是（循环）代码。
for (i in 1:length(colnames(df))) {
if(!is.na(match(colnames(df), lookup$code)[i])) {
colnames(df)[i] <- paste0(colnames(df)[i],
"(label=",
lookup$label[(match(colnames(df), lookup$code))[i]],
")")
}
}
我完全不清楚你想用 Hmisc::label 做什么，但我认为你误解了 Hmisc::label 的角色和功能。
考虑以下因素：
让我们构建一个包含 2 行和 2 列的样本 data.frame。
df <- setNames(data.frame(matrix(0, ncol = 2, nrow = 2)), c("a", "b"))
df
# a b
#1 0 0
#2 0 0
我们提取列名。 请注意 cn 是一个 character 向量。
cn <- colnames(df)
cn
#[1] "a" "b"
我们现在为cn设置一个Hmisc::label。
label(cn) <- "label for cn"
cn
#label for cn
#[1] "a" "b"
我们检查cnattributes
attributes(cn)
#$label
#[1] "label for cn"
#
#$class
#[1] "labelled" "character"
我们现在将 cn 分配给 df 的列名。
colnames(df) <- cn
df
# a b
#1 0 0
#2 0 0
请注意 label 属性如何不存储为列名称的一部分。
如果你仍然坚持使用 Hmisc，你可以修改 'print' 函数来处理标签提供的额外信息，或者更确切地说（并且危害较小）对 R 说你的数据必须使用标签。您可以通过创建一个新的数据框 class 来实现这一点，打印函数的行为会有所不同。
对于本机使用标签和列名的 Rstudio，'print' 技巧不是必需的。
df1 = read.table(text = "
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082 ", header=T)
df2 = read.table(text = "
var lab
P Power
H Happiness", header=T, stringsAsFactors=FALSE)
## Set the labels of the columns in df1 accordingly to df2
library(Hmisc)
for (i in 1:ncol(df1)) {
lab <- df2[df2$var==colnames(df1)[i],2]
if (length(lab!=0)) label(df1[[i]]) <- lab
}
# A print' function dedicated to 'truc' objects
# Mainly it is the code from the original 'print' except for dimnames[[2L]]
print.truc <- function (x, ..., digits = NULL, quote = FALSE, right = TRUE,
row.names = TRUE)
{
n <- length(row.names(x))
if (length(x) == 0L) {
cat(sprintf(ngettext(n, "data frame with 0 columns and %d row",
"data frame with 0 columns and %d rows"), n), "\n",
sep = "")
}
else if (n == 0L) {
print.default(names(x), quote = FALSE)
cat(gettext("<0 rows> (or 0-length row.names)\n"))
}
else {
m <- as.matrix(format.data.frame(x, digits = digits,
na.encode = FALSE))
if (!isTRUE(row.names))
dimnames(m)[[1L]] <- if (isFALSE(row.names))
rep.int("", n)
else row.names
dimnames(m)[[2L]] <- purrr::map(1:ncol(x),
function(i) {
z <- attributes(x[[i]])$label
if (length(z)!=0) z else colnames(x)[i]
})
print(m, ..., quote = quote, right = right)
}
invisible(x)
}
# Says that 'df1' is an 'enhanced' data frame
class(df1) <- c("truc",class(df1))
# Print as enhanced
print(df1)
# Eyra Country Matchcode Power Happiness
#1 2000 France 1 1213 1872
#2 2001 France 2 1234 2345
#3 2000 UK 3 1726 2234
#4 2001 UK 4 6433 9082
# Print using standard way
print(as.data.frame(df1))
# Year Country Matchcode P H
#1 2000 France 1 1213 1872
#2 2001 France 2 1234 2345
#3 2000 UK 3 1726 2234
#4 2001 UK 4 6433 9082
不需要使用 Hmisc 的循环，可以使用标签命令中的选项 self = FALSE 在一行中完成此操作。
label(df1[, df2$IndicatorName], self = FALSE) <- df2$IndicatorCode
即
library(Hmisc, warn.conflicts = FALSE, quietly = TRUE)
df1 = read.table(text = "
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
", header=T)
df2 = read.table(text = "
IndicatorName IndicatorCode
P Power
H Happiness
", header=T)
label(df1[, df2$IndicatorName], self = FALSE) <- df2$IndicatorCode
sapply(df1, label)
#> Year Country Matchcode P H
#> "" "" "" "Power" "Happiness"
由 reprex package (v0.3.0)
于 2020-09-14 创建
我有一个看起来像这样的数据集：
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
我有另一个看起来像这样的数据集：
Indicator Code Indicator Name
P Power
H Happiness
我想在第二个数据集（Power、Happiness）的第二列中添加信息作为第一个数据集中使用的缩写的标签，但我不知道如何写循环。
这是我得到的结果：
library(Hmisc)
for i in df2[,1]{
if (df1[,i] == df2[i,]){
label(df1[,i]) <- df2[i,2]
}}
但这只是检查名称是否相同，而不是搜索它。 谁能进一步指导？
期望的输出：
Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
这是一个dplyr解决方案：
# example datasets
df = read.table(text = "
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
", header=T)
df2 = read.table(text = "
IndicatorName IndicatorCode
P Power
H Happiness
", header=T)
library(dplyr)
data.frame(original_names = names(df)) %>% # get original names
left_join(df2, by=c("original_names"="IndicatorName")) %>% # join names that should be updated
mutate(new_names = ifelse(is.na(IndicatorCode), original_names, paste0(original_names,"(label=",IndicatorCode,")"))) %>% # if there is a match update the name
pull(new_names) -> list_new_names # get column of new names and store it in a vector
# update names
names(df) = list_new_names
# check new names
df
# Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
# 1 2000 France 1 1213 1872
# 2 2001 France 2 1234 2345
# 3 2000 UK 3 1726 2234
# 4 2001 UK 4 6433 9082
这行得通。使用%in%找到对应的文字，使用paste0生成标签
colnames(df1)[4:5] <- paste0(colnames(df1)[4:5], '(label=', df2$V2[colnames(df1)[4:5] %in% df2$V1], ')')
df1
Year Country Matchcode P(label=Power) H(label=Happiness)
1 2000 France 1 1213 1872
2 2001 France 2 1234 2345
3 2000 UK 3 1726 2234
4 2001 UK 4 6433 9082
使用的数据
df1 <- read.table(text="Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082", header=T, stringsAsFactors=F)
df2 <- read.table(text="
P Power
H Happiness", header=F, stringsAsFactors=F)
如果您特别想使用循环，此方法会给出您描述的输出：
df <- data.frame(Year = c(2000, 2001, 2000, 2001),
Country = c("France", "France", "UK","UK"),
Matchcode = c("0001", "0002", "0003", "0004"),
P = c(1213, 1234, 1726, 6433),
H = c(1872, 2345, 2234, 9082))
lookup <- data.frame(code = c ("P", "H"),
label = c("Power", "Happiness"),
stringsAsFactors = FALSE)
for (i in 1:length(colnames(df))) {
if(!is.na(match(colnames(df), lookup$code)[i])) {
Hmisc::label(df[[i]]) <- lookup$label[(match(colnames(df), lookup$code))[i]]
}
}
这个有效：
Hmisc::label(df[4])
# P
# "Power"
它还在 RStudio 查看器中签出：
与其他几个回答者和评论者一样，我最初以为您想要将 "label = " 文本附加到列名称。对于任何想要的人，这是（循环）代码。
for (i in 1:length(colnames(df))) {
if(!is.na(match(colnames(df), lookup$code)[i])) {
colnames(df)[i] <- paste0(colnames(df)[i],
"(label=",
lookup$label[(match(colnames(df), lookup$code))[i]],
")")
}
}
我完全不清楚你想用 Hmisc::label 做什么，但我认为你误解了 Hmisc::label 的角色和功能。
考虑以下因素：
让我们构建一个包含 2 行和 2 列的样本
data.frame。df <- setNames(data.frame(matrix(0, ncol = 2, nrow = 2)), c("a", "b")) df # a b #1 0 0 #2 0 0我们提取列名。 请注意
cn是一个character向量。cn <- colnames(df) cn #[1] "a" "b"我们现在为
cn设置一个Hmisc::label。label(cn) <- "label for cn" cn #label for cn #[1] "a" "b"我们检查
cnattributesattributes(cn) #$label #[1] "label for cn" # #$class #[1] "labelled" "character"我们现在将
cn分配给df的列名。colnames(df) <- cn df # a b #1 0 0 #2 0 0
请注意 label 属性如何不存储为列名称的一部分。
如果你仍然坚持使用 Hmisc，你可以修改 'print' 函数来处理标签提供的额外信息，或者更确切地说（并且危害较小）对 R 说你的数据必须使用标签。您可以通过创建一个新的数据框 class 来实现这一点，打印函数的行为会有所不同。
对于本机使用标签和列名的 Rstudio，'print' 技巧不是必需的。
df1 = read.table(text = "
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082 ", header=T)
df2 = read.table(text = "
var lab
P Power
H Happiness", header=T, stringsAsFactors=FALSE)
## Set the labels of the columns in df1 accordingly to df2
library(Hmisc)
for (i in 1:ncol(df1)) {
lab <- df2[df2$var==colnames(df1)[i],2]
if (length(lab!=0)) label(df1[[i]]) <- lab
}
# A print' function dedicated to 'truc' objects
# Mainly it is the code from the original 'print' except for dimnames[[2L]]
print.truc <- function (x, ..., digits = NULL, quote = FALSE, right = TRUE,
row.names = TRUE)
{
n <- length(row.names(x))
if (length(x) == 0L) {
cat(sprintf(ngettext(n, "data frame with 0 columns and %d row",
"data frame with 0 columns and %d rows"), n), "\n",
sep = "")
}
else if (n == 0L) {
print.default(names(x), quote = FALSE)
cat(gettext("<0 rows> (or 0-length row.names)\n"))
}
else {
m <- as.matrix(format.data.frame(x, digits = digits,
na.encode = FALSE))
if (!isTRUE(row.names))
dimnames(m)[[1L]] <- if (isFALSE(row.names))
rep.int("", n)
else row.names
dimnames(m)[[2L]] <- purrr::map(1:ncol(x),
function(i) {
z <- attributes(x[[i]])$label
if (length(z)!=0) z else colnames(x)[i]
})
print(m, ..., quote = quote, right = right)
}
invisible(x)
}
# Says that 'df1' is an 'enhanced' data frame
class(df1) <- c("truc",class(df1))
# Print as enhanced
print(df1)
# Eyra Country Matchcode Power Happiness
#1 2000 France 1 1213 1872
#2 2001 France 2 1234 2345
#3 2000 UK 3 1726 2234
#4 2001 UK 4 6433 9082
# Print using standard way
print(as.data.frame(df1))
# Year Country Matchcode P H
#1 2000 France 1 1213 1872
#2 2001 France 2 1234 2345
#3 2000 UK 3 1726 2234
#4 2001 UK 4 6433 9082
不需要使用 Hmisc 的循环，可以使用标签命令中的选项 self = FALSE 在一行中完成此操作。
label(df1[, df2$IndicatorName], self = FALSE) <- df2$IndicatorCode
即
library(Hmisc, warn.conflicts = FALSE, quietly = TRUE)
df1 = read.table(text = "
Year Country Matchcode P H
1 2000 France 0001 1213 1872
2 2001 France 0002 1234 2345
3 2000 UK 0003 1726 2234
4 2001 UK 0004 6433 9082
", header=T)
df2 = read.table(text = "
IndicatorName IndicatorCode
P Power
H Happiness
", header=T)
label(df1[, df2$IndicatorName], self = FALSE) <- df2$IndicatorCode
sapply(df1, label)
#> Year Country Matchcode P H
#> "" "" "" "Power" "Happiness"
由 reprex package (v0.3.0)
于 2020-09-14 创建