使用data.frame中的一列选择另一列

如何使用data.frame中的一个变量引用另一个变量

假设我有：

col     col1     col2
"col1"    1        5
"col2"    2        6
"col1"    3        7
"col2"    4        8

我想：

col     col1     col2     answer
"col1"    1        5         1
"col2"    2        6         6
"col1"    3        7         3
"col2"    4        8         8

,

---

这看起来并不难，但我发现的解决方案不是很优雅，可能还有更好的方法。但您可以使用匹配，然后根据匹配使用子集：

dat <- read.table(text="col     col1     col2
col1    1        5
col2    2        6
col1    3        7
col2    4        8", header = T, stringsAsFactors = FALSE)

cols <- unique(dat$col)
matches <- match(dat$col, cols)

dat$answer <- sapply(seq_along(matches), function (i) {
  dat[i,cols[matches[i]]]
})

编辑

实际上，这里有一个更好的方法：

dat$answer <- sapply(1:nrow(dat), function(r) {
  dat[r,dat$col[r]]
})

---

这显然是您尝试过的，但是使用sapply而不是unlislplappy，所以是的，不确定这是否有帮助。

这看起来并不难，但我发现的解决方案不是很优雅，可能有更好的方法。但您可以使用匹配，然后根据匹配使用子集：

dat <- read.table(text="col     col1     col2
col1    1        5
col2    2        6
col1    3        7
col2    4        8", header = T, stringsAsFactors = FALSE)

cols <- unique(dat$col)
matches <- match(dat$col, cols)

dat$answer <- sapply(seq_along(matches), function (i) {
  dat[i,cols[matches[i]]]
})

编辑

实际上，这里有一个更好的方法：

dat$answer <- sapply(1:nrow(dat), function(r) {
  dat[r,dat$col[r]]
})

---

这显然是您尝试过的，但是使用sapply而不是unlislplappy，所以是的，不确定这是否有帮助。

我知道已经有答案了，但我认为另一种方法可能有用：

read.table(text='col     col1     col2
 "col1"    1        5
 "col2"    2        6
 "col1"    3        7
 "col2"    4        8',h=T)->df

df$answer <- as.integer(df[ cbind(c(1:nrow(df)), match(df$col, names(df))) ])
df
#    col col1 col2 answer
# 1 col1    1    5      1
# 2 col2    2    6      6
# 3 col1    3    7      3
# 4 col2    4    8      8

---

我知道已经有答案了，但我认为另一种方法可能有用：

read.table(text='col     col1     col2
 "col1"    1        5
 "col2"    2        6
 "col1"    3        7
 "col2"    4        8',h=T)->df

df$answer <- as.integer(df[ cbind(c(1:nrow(df)), match(df$col, names(df))) ])
df
#    col col1 col2 answer
# 1 col1    1    5      1
# 2 col2    2    6      6
# 3 col1    3    7      3
# 4 col2    4    8      8

---

在这种情况下，只有2列的ifelsemight是最快、最直接的解决方案

df$answer <- ifelse(df[,1] == "col1",df[,"col1"],df[,"col2”])

       col col1 col2 answer
1 col1    1    5      1
2 col2    2    6      6
3 col1    3    7      3
4 col2    4    8      8

或者没有for循环：

df$ans <- sapply(1:nrow(df),function(i) switch(df[i,1],df[i,df[i,1]]))

例如：

df <- data.frame(col=sample(paste0('col',1:5),10,replace=T),col1=1:10,col2=11:20,col3=21:30,col4=31:40,col5=41:50,stringsAsFactors = F)

选择以下元素：

df$ans <- sapply(1:nrow(df),function(i) switch(df[i,1],df[i,df[i,1]]))

df
    col col1 col2 col3 col4 col5 ans
1  col1    1   11   21   31   41   1
2  col1    2   12   22   32   42   2
3  col5    3   13   23   33   43  43
4  col2    4   14   24   34   44  14
5  col3    5   15   25   35   45  25
6  col4    6   16   26   36   46  36
7  col5    7   17   27   37   47  47
8  col3    8   18   28   38   48  28
9  col1    9   19   29   39   49   9
10 col5   10   20   30   40   50  50

---

在这种情况下，只有2列的ifelsemight是最快、最直接的解决方案

df$answer <- ifelse(df[,1] == "col1",df[,"col1"],df[,"col2”])

       col col1 col2 answer
1 col1    1    5      1
2 col2    2    6      6
3 col1    3    7      3
4 col2    4    8      8

或者没有for循环：

df$ans <- sapply(1:nrow(df),function(i) switch(df[i,1],df[i,df[i,1]]))

例如：

df <- data.frame(col=sample(paste0('col',1:5),10,replace=T),col1=1:10,col2=11:20,col3=21:30,col4=31:40,col5=41:50,stringsAsFactors = F)

选择以下元素：

df$ans <- sapply(1:nrow(df),function(i) switch(df[i,1],df[i,df[i,1]]))

df
    col col1 col2 col3 col4 col5 ans
1  col1    1   11   21   31   41   1
2  col1    2   12   22   32   42   2
3  col5    3   13   23   33   43  43
4  col2    4   14   24   34   44  14
5  col3    5   15   25   35   45  25
6  col4    6   16   26   36   46  36
7  col5    7   17   27   37   47  47
8  col3    8   18   28   38   48  28
9  col1    9   19   29   39   49   9
10 col5   10   20   30   40   50  50

---

答案是如何确定的？答案是由df$coldf$answer=unlistalapply1指定的列中的数字：dimdf[1]，functionidx-df[idx，df[，df$col[idx]]似乎起作用，但可能还有更好的方法？答案是如何确定的？答案是由df$coldf$answer=unlistalapply1:dimdf[1]，functionidx-df指定的列中的数字[idx，df[，df$col[idx]]似乎有效，但也许有更好的方法？@N8TRO，看看我的编辑，以获得更通用的解决方案。我喜欢它。Switch是一个非常强大的函数，是其他两个答案的一个很好的替代品。@N8TRO谢谢你的好意评论。你能用这些非常基本的函数做什么，真是太棒了。@N8TRO，看看我的编辑，了解更多信息ral解决方案。我喜欢它。Switch是一个非常强大的函数，是其他两个答案的一个很好的替代品。@N8TRO感谢您的好意评论。使用非常基本的函数所能做的事情令人惊讶。这就是惯用的R答案。这就是惯用的R答案。