如何使用 dplyr:mutate 乘以变量名的部分指定的列对

Question

我有以下示例：

df <- data.frame(
id = c(1,2,3),
  fix_01.2012 = c(2,5,7),
  fix_02.2012 = c(5,1,7),
  fix_03.2012 = c(6,1,5),
  fox_01.2012 = c(0.4, 0.5, 0.7),
  fox_02.2012 = c(0.6, 0.5, 0.8),
  fox_03.2012 = c(0.7, 0.5, 0.9)
  )

  id fix_01.2012 fix_02.2012 fix_03.2012 fox_01.2012 fox_02.2012 fox_03.2012
1  1           2           5           6         0.4         0.6         0.7
2  2           5           1           1         0.5         0.5         0.5
3  3           7           7           5         0.7         0.8         0.9

下面的table就是我想要得到的。我想为每个日期创建一个新列（例如“01.2012”）：

res_date = fix_date * fox_date

由于我有很多日期/日期对，我想这需要通过遍历名称来完成。

 id fix_01.2012 fix_02.2012 fix_03.2012 fox_01.2012 fox_02.2012 fox_03.2012 res_01.2012 res_02.2012 res_03.2012
1  1           2           5           6         0.4         0.6         0.7         0.8         3.0         4.2
2  2           5           1           1         0.5         0.5         0.5         2.5         0.5         0.5
3  3           7           7           5         0.7         0.8         0.9         4.9         5.6         4.5

有人可以帮忙吗？首先十分感谢！

Answer 1

这里有一个想法，使用split.default根据相似的列名（根据您的条件）拆分数据框。然后我们遍历该列表并乘以列。在这种情况下，我们使用Reduce（而不是i[1]*i[2]）进行相乘，以便占两列以上

do.call(cbind, 
   lapply(split.default(df[-1], gsub('.*_', '', names(df[-1]))), function(i) Reduce(`*`, i)))

#     01.2012 02.2012 03.2012
#[1,]     0.8     3.0     4.2
#[2,]     2.5     0.5     0.5
#[3,]     4.9     5.6     4.5

用 cbind.data.frame()

将它们绑定回原来的

Answer 2

如果您想要 tidyverse 方法，需要使用一些整洁的评估来获得您想要的。

library(tidyverse)

df <- data.frame(
  id = c(1,2,3),
  fix_01.2012 = c(2,5,7),
  fix_02.2012 = c(5,1,7),
  fix_03.2012 = c(6,1,5),
  fox_01.2012 = c(0.4, 0.5, 0.7),
  fox_02.2012 = c(0.6, 0.5, 0.8),
  fox_03.2012 = c(0.7, 0.5, 0.9)
)

# colnames with "fix" 
fix <- names(df)[grepl("fix",names(df))]

# colnames with "fox"
fox <- names(df)[grepl("fox",names(df))]

# Iterate over the two vectors of names and column bind the results (map2_dfc).  
# Since these are strings, we need to have them evaluated as symbols
# Creating the column name just requires the string to be evaluated.

map2_dfc(fix, fox, ~transmute(df, !!paste0("res", str_extract(.x, "_(0\d)")) := !!sym(.x) * !!sym(.y)))

#>   res_01 res_02 res_03
#> 1    0.8    3.0    4.2
#> 2    2.5    0.5    0.5
#> 3    4.9    5.6    4.5

Answer 3

比其他答案冗长得多，但在我看来更容易 read/edit/adapt，是一种繁重的收集传播方法（如果我逐步解决问题，我会采用这种方法-步骤):

library(tidyr)
library(dplyr)

df %>% 
  gather(-id, key=colname, value=value) %>% 
  separate(colname, c('fixfox', 'date'), sep='_') %>% 
  spread(key=fixfox, value=value) %>% 
  mutate(res=fix*fox) %>% 
  gather(-id, -date, key=colname, value=value) %>% 
  unite(new_colname, colname, date, sep='_') %>% 
  spread(key=new_colname, value=value)

如何使用 dplyr:mutate 乘以变量名的部分指定的列对

How to use dplyr:mutate to mulitply pairs of columns specified by parts of the variable name

r

names

dplyr