apply() 函数仅适用于某些列

Question

我有一个如下所示的数据框（带有可重现的代码）：

# create the table
name <- c("Mary", "John", "Peter")
id1 <- c(50, 30, 25)
id2 <- c(8, 12, 90)
id3 <- c(14, 17, 34)
id4 <- c(9, 67, 89)
id5 <- c(20, 21, 22)
beep <- c(15, 20, 23)

# combine the df
df <- data.frame(name, id1, id2, id3, id4, id5, beep)

# show df
df
   name id1 id2 id3 id4 id5 beep
1  Mary  50   8  14   9  20   15
2  John  30  12  17  67  21   20
3 Peter  25  90  34  89  22   23

我想将“id#”小于“beep”变量的每个单元格重新编码为 1，否则为 0。我尝试了以下方法：

apply(df, 2, function(x) {
 ifelse(x < df$beep, 1, 0)})

这会产生以下向量：

     name id1 id2 id3 id4 id5 beep
[1,]    0   0   1   1   1   0    0
[2,]    0   0   1   1   0   0    0
[3,]    0   0   0   0   0   1    0

上述向量的问题是我不想改变“name”或“beep”变量。有什么建议吗？

Answer 1

不需要apply，可以试试下面的代码

df[startsWith(names(df), "id")] <- +(df[startsWith(names(df), "id")] < df$beep)

这给出了

> df
   name id1 id2 id3 id4 id5 beep
1  Mary   0   1   1   1   0   15
2  John   0   1   1   0   0   20
3 Peter   0   0   0   0   1   23

如果你真的想使用apply，下面是一个选项

idx <- grep("^id", names(df))
df[idx] <- apply(df[idx], 2, function(x) ifelse(x < df$beep, 1, 0))

Answer 2

1) mutate/across 使用 dplyr 可以使用 mutate/across。 across 的第一个参数定义要使用的列，第二个参数是应用于每个此类列的函数。公式的右边是函数体，点是函数的参数。我们使用 + 将逻辑结果转换为数字。

library(dplyr)

df %>% mutate(across(starts_with("id"), ~ +(. < beep)))
##    name id1 id2 id3 id4 id5 beep
## 1  Mary   0   1   1   1   0   15
## 2  John   0   1   1   0   0   20
## 3 Peter   0   0   0   0   1   23

2) modify_if purrr 包有一个函数，它只会修改满足第二个参数定义的条件的列。它支持与 (1) 中相同的 shorthand 功能。

library(purrr)

modify_if(df, startsWith(names(df), "id"), ~ +(. < df$beep))

##    name id1 id2 id3 id4 id5 beep
## 1  Mary   0   1   1   1   0   15
## 2  John   0   1   1   0   0   20
## 3 Peter   0   0   0   0   1   23

3) replace 这与另一个答案基本相同，但使用 grep 和 replace 代替。没有使用包。

ix <- grep("^id", names(df))
replace(df, ix, +(df[ix] < df$beep))
##    name id1 id2 id3 id4 id5 beep
## 1  Mary   0   1   1   1   0   15
## 2  John   0   1   1   0   0   20
## 3 Peter   0   0   0   0   1   23

4) modifyList 它的 modifyList 使用名称匹配将第一个参数中的列替换为第二个参数中的列。两个参数都必须是列表或数据框（不是矩阵）。

ix <- grep("^id", names(df))
modifyList(df, +as.data.frame(df[ix] < df$beep))
##    name id1 id2 id3 id4 id5 beep
## 1  Mary   0   1   1   1   0   15
## 2  John   0   1   1   0   0   20
## 3 Peter   0   0   0   0   1   23

（这曾经在 lattice 包中，但现在在作为基础 R 的一部分的 utils 中。）

Answer 3

您的数据中可能有 NA，如果您与 < 进行比较，则数据会 return NA。您可以使用 is.na 进行额外检查以处理 NA 值。

cols <- grep('id', names(df))
df[cols] <- +(df[cols] < df$beep & !is.na(df[cols]))

apply() 函数仅适用于某些列

apply() function to only certain columns

r

apply