R 如何在不使用列号的情况下将函数应用于两个序列的顺序标记变量？

我需要使用两组顺序标记的变量应用函数，并将新的变量集附加到数据帧。我需要在不参考代码中的列号的情况下执行此操作

更具体地说，以下是我正在尝试完成的简单任务：

dat <- data.frame(sec1 = sample(c(0:3),10,replace=T) , sec2 = sample(c(0:4),replace=T) , sec3 = sample(c(0:4),replace=T),pri1 = sample(c(0:3),10,replace=T) , pri2 = sample(c(0:4),replace=T) , pri3 = sample(c(0:4),replace=T) )
dat$rel1 <- ifelse(dat$pri1>0,dat$sec1/dat$pri1,NA)
dat

dat
dat\u n 0，x/y，NA），dat[grepl（“sec”，names（dat））]，dat[grepl（“pri”，names（dat））]））
>dat_n
sec1 sec2 sec3 pri1 pri2 pri3 rel1 sec1 sec2 sec3
1230.66667 0.66667 0.3333333 NA
2 3 4 0 2 4 NA 1.5000000 1.00
3     1    0    3    1    4    4 1.0000000 1.0000000 0.0000000 0.75
4     2    4    1    3    3    2 0.6666667 0.6666667 1.3333333 0.50
5     2    0    2    3    4    1 0.6666667 0.6666667 0.0000000 2.00
6121213010000000103333NA
71340024NA 1.5000000 1.00
8     1    0    3    1    4    4 1.0000000 1.0000000 0.0000000 0.75
9     3    4    1    2    3    2 1.5000000 1.5000000 1.3333333 0.50
10    1    0    2    2    4    1 0.5000000 0.5000000 0.0000000 2.00
您可以在
ifelse
上使用
矢量化
，并对其进行大量清理

set.seed(1)
dat <- data.frame(sec1 = sample(c(0:3),10,replace=T) , sec2 = sample(c(0:4),replace=T) , sec3 = sample(c(0:4),replace=T),pri1 = sample(c(0:3),10,replace=T) , pri2 = sample(c(0:4),replace=T) , pri3 = sample(c(0:4),replace=T) )
dat$rel1 <- ifelse(dat$pri1>0,dat$sec1/dat$pri1,NA)
dat

f <- Vectorize(function(x, y) ifelse(y > 0, x / y, NA))


f(dat[1:3], dat[4:6])

#           sec1 sec2      sec3
# [1,]  0.3333333 0.50 0.6666667
# [2,]         NA 0.00 1.0000000
# [3,]  1.0000000 1.50        NA
# [4,]         NA   NA 0.3333333
# [5,]  0.0000000 0.75 1.5000000
# [6,]  3.0000000 0.50 0.6666667
# [7,]         NA 0.00 1.0000000
# [8,]  2.0000000 1.50        NA
# [9,]  0.6666667   NA 0.3333333
# [10,] 0.0000000 0.75 1.5000000

v <- lapply(c('sec','pri'), function(x) grep(x, names(dat)))

cbind(dat, `colnames<-`(f(dat[v[[1]]], dat[v[[2]]]), paste0('rel',1:3)))

#    sec1 sec2 sec3 pri1 pri2 pri3      rel1      rel1 rel2      rel3
# 1     1    1    2    3    2    3 0.3333333 0.3333333 0.50 0.6666667
# 2     1    0    3    0    2    3        NA        NA 0.00 1.0000000
# 3     2    3    4    2    2    0 1.0000000 1.0000000 1.50        NA
# 4     3    1    1    0    0    3        NA        NA   NA 0.3333333
# 5     0    3    3    1    4    2 0.0000000 0.0000000 0.75 1.5000000
# 6     3    1    2    1    2    3 3.0000000 3.0000000 0.50 0.6666667
# 7     3    0    3    0    2    3        NA        NA 0.00 1.0000000
# 8     2    3    4    1    2    0 2.0000000 2.0000000 1.50        NA
# 9     2    1    1    3    0    3 0.6666667 0.6666667   NA 0.3333333
# 10    0    3    3    1    4    2 0.0000000 0.0000000 0.75 1.5000000

set.seed（1）
在这种情况下，dat
Map
而不是
mappy
可能会更好，但这肯定是答案的核心。非常感谢！您认为有可能修改此代码，使其不引用列号（例如dat[1:3]）？这是一个长期变化的代码的一部分，由于添加/删除变量，列号不断变化。这就是为什么我需要一个不使用列号的解决方案。@Eva-当然，类似于：
dat[grepl（^sec\\d{1，}，names（dat））]
将抓取每个组。@RStudent-我把正则表达式做得更具体了一点是的，我想你的意思是这样的，它工作得很好（再次感谢！），但返回的变量名称相同？我想我以后必须更改列名。（例如，从sec1，sec2..到rel1，rel2，…）：dat_n 0，x/y，NA），dat[grepl（^sec\\d{1，}，names（dat））]，dat[grepl（^pri\\d{1，}，names（dat）））dat[grepl（^sec\\d{1，}，names（dat））]谢谢！我不知道矢量化。显然，在我的实际数据集中还有其他变量，包括字符“sec”或“pri”，所以我稍微编辑了一下代码（用c（^sec.*，“^pri.*”）替换了c（^sec.*，“^pri.*））它工作得非常好！非常有用！
Vectorize
是一个助手，它将获取一个函数并用
mappy
包装它，因此这个答案与另一个答案基本相同，只是不必知道
mappy
语法
set.seed(1)
dat <- data.frame(sec1 = sample(c(0:3),10,replace=T) , sec2 = sample(c(0:4),replace=T) , sec3 = sample(c(0:4),replace=T),pri1 = sample(c(0:3),10,replace=T) , pri2 = sample(c(0:4),replace=T) , pri3 = sample(c(0:4),replace=T) )
dat$rel1 <- ifelse(dat$pri1>0,dat$sec1/dat$pri1,NA)
dat

f <- Vectorize(function(x, y) ifelse(y > 0, x / y, NA))


f(dat[1:3], dat[4:6])

#           sec1 sec2      sec3
# [1,]  0.3333333 0.50 0.6666667
# [2,]         NA 0.00 1.0000000
# [3,]  1.0000000 1.50        NA
# [4,]         NA   NA 0.3333333
# [5,]  0.0000000 0.75 1.5000000
# [6,]  3.0000000 0.50 0.6666667
# [7,]         NA 0.00 1.0000000
# [8,]  2.0000000 1.50        NA
# [9,]  0.6666667   NA 0.3333333
# [10,] 0.0000000 0.75 1.5000000

v <- lapply(c('sec','pri'), function(x) grep(x, names(dat)))

cbind(dat, `colnames<-`(f(dat[v[[1]]], dat[v[[2]]]), paste0('rel',1:3)))

#    sec1 sec2 sec3 pri1 pri2 pri3      rel1      rel1 rel2      rel3
# 1     1    1    2    3    2    3 0.3333333 0.3333333 0.50 0.6666667
# 2     1    0    3    0    2    3        NA        NA 0.00 1.0000000
# 3     2    3    4    2    2    0 1.0000000 1.0000000 1.50        NA
# 4     3    1    1    0    0    3        NA        NA   NA 0.3333333
# 5     0    3    3    1    4    2 0.0000000 0.0000000 0.75 1.5000000
# 6     3    1    2    1    2    3 3.0000000 3.0000000 0.50 0.6666667
# 7     3    0    3    0    2    3        NA        NA 0.00 1.0000000
# 8     2    3    4    1    2    0 2.0000000 2.0000000 1.50        NA
# 9     2    1    1    3    0    3 0.6666667 0.6666667   NA 0.3333333
# 10    0    3    3    1    4    2 0.0000000 0.0000000 0.75 1.5000000