在转换中引用新列

发布于 2024-11-24 12:47:26 字数 519 浏览 2 评论 0原文

我有一个数据框，其中的列标记为 A、B 和； C. 我想添加根据现有列和新列本身计算得出的新列。为了实现这一点，我尝试使用这样的转换函数：

Data = transform(Data,
          NewD = A + B,
          NewE = C * NewD
)

但这给出了一个错误：

eval(expr, envir, enclos) 中的错误：未找到对象“NewD”

我也尝试了这样的 cbind 函数：

NewD = Data$A + Data$B,
NewE = Data$C * New$D
Data=cbind(Data,NewD,NewE)

但是当附加列（函数）的数量增加时，它会变得很麻烦。

如何在变换函数中引用 NewD，或者是否有更好的方法来应用这样的多个函数。我希望数据包含列 A、B、C、NewD 和NewE 无需多次调用转换函数。

原文

I have a dataframe with columns labeled A,B & C. I want to add new columns that are calculated from the existing columns AND the new columns themselves. To achieve this I tried using the transform function like this:

Data = transform(Data,
          NewD = A + B,
          NewE = C * NewD
)

But this gives an error:

Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'NewD' not found

I also tried the cbind function like this:

NewD = Data$A + Data$B,
NewE = Data$C * New$D
Data=cbind(Data,NewD,NewE)

But it gets cumbersome when the number of additional columns(functions) grows.

How can I reference NewD inside the transform function, or is there a better way to apply multiple functions like this. I want Data to contain columns A, B, C, NewD & NewE without having to call the transform funciton numerous times.

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琉璃梦幻 2024-12-01 12:47:26

也许类似这样的事情

d <- data.frame(a=1:5, b=6:10)
transform(d, c=tmp <- a+b, e=b*tmp)

可以做到吗？

Maybe something like this

d <- data.frame(a=1:5, b=6:10)
transform(d, c=tmp <- a+b, e=b*tmp)

does it?

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话少心凉 2024-12-01 12:47:26

Hadley 在其 plyr 包中有一个 mutate 函数，它正是执行此操作的。这是 @Karsten 使用 mutate 使用的相同示例。我发现 mutate 代码对于此类任务更具可读性，因为它不需要内部任何临时分配。

require(plyr)
d = data.frame(a = 1:5, b = 6:10)
mutate(d, c = a + b, d = b * c, e = c * d)

Hadley has a mutate function in his plyr package that does precisely this. Here is the same example used by @Karsten using mutate. I find mutate code more readable for such tasks, as it does not require any temporary assignments inside.

require(plyr)
d = data.frame(a = 1:5, b = 6:10)
mutate(d, c = a + b, d = b * c, e = c * d)

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衣神在巴黎 2024-12-01 12:47:26

这里有几种方法。我们使用内置数据框 BOD 进行说明：

within

> within(BOD, { a <- Time + 1; b <- a + 1 })
  Time demand b a
1    1    8.3 3 2
2    2   10.3 4 3
3    3   19.0 5 4
4    4   16.0 6 5
5    5   15.6 7 6
6    7   19.8 9 8

my.transform

my.transform 已定义此处并允许引用新列：

> my.transform(BOD, a = Time + 1, b = a + 1)
  Time demand a b
1    1    8.3 2 3
2    2   10.3 3 4
3    3   19.0 4 5
4    4   16.0 5 6
5    5   15.6 6 7
6    7   19.8 8 9

Here are a couple of ways. We illustrate using the built in data frame BOD:

within

> within(BOD, { a <- Time + 1; b <- a + 1 })
  Time demand b a
1    1    8.3 3 2
2    2   10.3 4 3
3    3   19.0 5 4
4    4   16.0 6 5
5    5   15.6 7 6
6    7   19.8 9 8

my.transform

my.transform is defined here and allows one to reference new columns:

> my.transform(BOD, a = Time + 1, b = a + 1)
  Time demand a b
1    1    8.3 2 3
2    2   10.3 3 4
3    3   19.0 4 5
4    4   16.0 5 6
5    5   15.6 6 7
6    7   19.8 8 9

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