使用paste执行函数以在R中的数据帧中创建新变量

数据：

目标： 创建一个函数，该函数将接受数据帧名称和（新）变量名称的输入。 该职能将：

创建一个基于数据帧的行名称的新变量

删除行名称

对变量重新排序，以便新创建的 列是第一列

挑战： 我在第一步就被卡住了

我在互联网和stackoverflow上搜索了一些代码片段，这些代码片段可能会有所帮助，我设法找到了一些东西，尽管它无法工作。 我试过什么：

structure(list(`p value` = c(0.00151124736422317, 0.804709799937324, 
0.0192537412780042, 0.000467854188597731, 4.80216666553605e-06, 
0.0231434946595433), significance = c(TRUE, FALSE, TRUE, TRUE, 
TRUE, TRUE)), .Names = c("p value", "significance"), row.names = c("Q5.i", 
"Q5.ii", "Q5.iii", "Q5.iv", "Q5.v", "Q5.vi"), class = "data.frame")

---

row2col您不需要使用
eval
、
parse
、
assign
——在许多情况下，这不是正确的方法。这里有一个简单的选择：

row2col<-function(df, varname){
 eval(parse(text=paste(df, "[[", "'", varname, "'", "]]", "<-row.names(", df, ")", sep="")))
}


row2col<-function(df, varname){
  assign(parse(text=paste(df, varname, sep="$")), row.names(df))
}

您不需要使用
eval
、
parse
、
assign
——在许多情况下，这不是正确的方法。这里有一个简单的选择：

row2col<-function(df, varname){
 eval(parse(text=paste(df, "[[", "'", varname, "'", "]]", "<-row.names(", df, ")", sep="")))
}


row2col<-function(df, varname){
  assign(parse(text=paste(df, varname, sep="$")), row.names(df))
}

使用行名称创建新的var

> row2col(df, "testcol")
#  testcol      p value significance
#1    Q5.i 1.511247e-03         TRUE
#2   Q5.ii 8.047098e-01        FALSE
#3  Q5.iii 1.925374e-02         TRUE
#4   Q5.iv 4.678542e-04         TRUE
#5    Q5.v 4.802167e-06         TRUE
#6   Q5.vi 2.314349e-02         TRUE

data$new\u var使用行名称创建新的var

> row2col(df, "testcol")
#  testcol      p value significance
#1    Q5.i 1.511247e-03         TRUE
#2   Q5.ii 8.047098e-01        FALSE
#3  Q5.iii 1.925374e-02         TRUE
#4   Q5.iv 4.678542e-04         TRUE
#5    Q5.v 4.802167e-06         TRUE
#6   Q5.vi 2.314349e-02         TRUE

data$new\u var和我为第一个目标奋斗了半天……非常感谢！！！我为第一个目标奋斗了半天…非常感谢！！！R经验法则-如果您曾经使用
eval
assign
parse
。。。。不要…：-）此功能已经存在，并且@alistaire感谢您的共享。我广泛使用dplyr包，甚至没有注意到它已经在那里了。R经验法则-如果您使用
eval
assign
parse
。。。。不要…：-）此功能已经存在，并且@alistaire感谢您的共享。我广泛使用dplyr包，甚至没有注意到它已经在那里了。
row.names(data) <- NULL

data <- data[, c(ncol(data):(ncol(data) - 1))]