按名称循环 R 中的变量子集

Question

数据框have包含几千个变量。一个变量是称为 treatgrp 的治疗指标，它包含值 1、2 或 3)。其他五个变量称为：g_cA、r_cA、g_ccA、r_ccA 和 g_grp。它们没有按顺序出现。

我想生成 tables 的频率，将 treatgrp 与其他五个感兴趣的变量进行比较。我目前使用一些墙纸语法来这样做：

table(have$treatgrp, have$g_cA,   deparse.level = 2)
table(have$treatgrp, have$r_cA,   deparse.level = 2)
table(have$treatgrp, have$g_ccA,  deparse.level = 2)
table(have$treatgrp, have$r_ccA,  deparse.level = 2)
table(have$treatgrp, have$g_grp,  deparse.level = 2)

这样就可以了。但我想调用 table() 一次并迭代感兴趣的五个不同变量。我尝试这样做：

myvars <- c("g_cA", "r_cA", "g_ccA", "r_ccA", "g_grp")

for (i in 1:length(myvars)){
  table(have$treatgrp, have[,myvars[i]],  deparse.level = 2)
}

这不会产生错误消息，但也会 returns 没有输出 table。

根据这个问题，我可能很明显已经习惯了 SAS 中的宏和数组。但我想至少学习一种方法来解决这个问题。我必须一直做类似的事情，找出一个更优雅的解决方案会节省我很多时间。

Answer 1

我想到的一个解决方案：

创建一个较小的数据框，其中包含 have 中感兴趣的变量，并遍历索引

have_mini <- have[,c("treatgrp","g_cA", "r_cA", "g_ccA", "r_ccA", "g_grp")]

然后参考have_mini

的索引

for (i in 2:length(have_mini)){
table(have_mini[,1], have_mini[,i],  deparse.level = 2)
}

但我仍在对此进行调试：即使我没有收到错误，似乎也没有打印任何内容。最重要的是，我确信还有一种我不知道的更好的方法。

Answer 2

以 iris 数据集为例，使用 lapply 是否可行？

iris$var1 <- sample(letters, 150, replace = T)
iris$var2 <- sample(letters, 150, replace = T)
iris$var3 <- sample(letters, 150, replace = T)
myvars <- c("var1", "var2", "var3")
lapply(iris[myvars], function(x) table(iris$Species, x))
# $var1
#             x
#              a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
#   setosa     1 1 0 3 2 2 0 1 2 4 2 1 1 4 3 1 4 0 3 0 4 3 3 2 0 3
#   versicolor 3 1 2 3 0 4 1 3 5 0 1 0 1 3 5 2 2 1 5 1 2 0 1 1 1 2
#   virginica  4 0 1 1 3 4 2 1 2 1 2 4 1 1 1 2 2 2 3 3 0 2 2 2 3 1

# $var2
#             x
#              a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
#   setosa     3 1 1 3 3 3 2 2 2 2 1 1 2 1 0 4 1 2 2 4 4 3 2 0 1 0
#   versicolor 3 0 1 1 5 3 3 3 2 2 1 2 2 4 1 4 2 3 2 0 2 1 2 1 0 0
#   virginica  0 2 1 4 3 0 0 1 1 0 4 2 3 2 1 2 0 3 2 2 2 0 2 2 5 6

# $var3
#             x
#              a b c d e f g h i j k l m n o p q r s t u v w x y z
#   setosa     4 2 4 2 0 4 0 3 3 2 0 1 2 0 0 2 1 3 2 1 1 2 2 1 5 3
#   versicolor 0 3 1 3 1 1 1 0 1 1 3 2 1 0 0 4 4 1 3 6 2 2 2 3 2 3
#   virginica  3 0 3 3 2 0 3 1 1 2 0 2 4 4 1 4 1 3 4 0 1 1 2 3 2 0

或使用 purrr::map 同样的事情：

library(purrr)
map(iris[myvars], function(x) table(iris$Species, x))

Answer 3

在循环中你需要使用 print()。

data <- data.frame("id" = c(1:12), "treatment" = c(1, 2, 3), 
                   "v1" = c("a", "b"),
                  "v2" = c("X", "Y", "Z"))
vars <- c("v1", "v2")

for (i in 1:length(vars)) {
  t <- table(data[,vars[i]], data$treatment)
  print(t)
}

按名称循环 R 中的变量子集

looping over a subset of variables in R by name

r

arrays

for-loop

crosstab