as.formula不喜欢等价性'='；（未找到对象）

考虑下面的例子

df1 <- data.frame(a=c(1,2,3),b=c(2,4,6));
transform(df1,c=a+b)
    a b c
  1 1 2 3
  2 2 4 6
  3 3 6 9

然而，R说

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

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使用“~”作为左侧和右侧的分隔符时，不会出现此错误。我可以推迟公式的评估吗？在作业中是否可以使用as.formula？我试过摆弄“with”，但没有用。

我已经解决了你在评论中提到的问题，因为这似乎是你真正的目标。这样可以避免弄乱原始问题中的公式

数据集的可复制版本

group_names <- apply(
    expand.grid("X", c("X", "O", "Y"), c("A", "B", "C"), "_", 0:9, 0:9),
    1,
    paste,
    collapse = ""
)
n_groups <- 50
n_points_per_group <- 10
df1 <- as.data.frame(matrix(
    runif(n_points_per_group * n_groups),
    ncol = n_groups
))
colnames(df1) <- sample(group_names, n_groups)

根据第二个字符和数字匹配的条件定义分组

melted_df1$group <- with(melted_df1, paste(
    substring(variable, 2, 2),    
    substring(variable, 5, 6),
    sep = ""
))

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我想你希望它们是表达式而不是公式。但是，看起来您将在

eval（parse（text=“whatever”）

上遇到一些变化，这将导致可怕的、可怕的代码和难以找到的bug。如果可能的话，试着做一些不那么聪明的事情。最好将字符串分割成等号。在左边，你可以看到类似于

df1[[“c”]]的东西，在我真正的问题中，它也不是自动完成的关键。我只有大约50个栏目，名称属于“X[XOY][ABC][0-9][0-9]”类别，例如“XXA\u 05”。现在，我想对所有具有相同“X[XOY]”类型和相同数字的列进行平均，例如“XXA_00”和“XXB_00”，并将其保存到这些列中的第一列。当然，这也可以在列级别上通过将正确的列变灰来完成。我只是偶然遇到了公式问题，想知道是否有可能将其实现为公式。不要使用转换。这是一个辅助函数，适合交互使用，不适合编程。你能详细说明一下吗？所以我应该使用eg-df[[col1]]
melted_df1 <- melt(df1)

melted_df1$group <- with(melted_df1, paste(
    substring(variable, 2, 2),    
    substring(variable, 5, 6),
    sep = ""
))

with(melted_df1, tapply(value, group, mean))