编写一个函数，该函数与“；单独的；R中的dplyr函数

我正在做一个练习来练习写作功能。问题是要求我的函数再现与

dplyr

中的

separate

函数相同的输出

我有以下数据框：

df <- data.frame(dates = c("2005-06-29", "2005-07-16", "2005-12-01"), 
                  values = c("F:62:130", "F:68:149", "M:68:160"),
                  stringsAsFactors = FALSE)

我遇到的问题是在函数中命名新列。这就是我到目前为止所做的：

  into <- c() 
  names(into) <- c(a = "", b = "", c = "") 

---

如何在函数中创建一个

到

参数，让我根据需要命名列？

这里是一个基本的R解决方案

dfout <- cbind(df,`colnames<-`(do.call(rbind,strsplit(df$values,":")),c("a","b","wt")))

---

在

base R

中，我们可以使用

substring

transform(df, a = substr(values, 1, 1), 
         b = substring(values, 3, 4),
          wt = substring(values, 6))

---

或者另一个更简单的选择是使用

read.table

读取，将

sep

指定为

：

，并通过赋值或

cbind

在原始数据集上创建列

df[c('a', 'b', 'wt')] <- read.table(text = df$values,  sep=":",  header = FALSE)
df
#       dates   values a  b  wt
#1 2005-06-29 F:62:130 F 62 130
#2 2005-07-16 F:68:149 F 68 149
#3 2005-12-01 M:68:160 M 68 160

---

df[c（'a'，'b'，'wt'）]我想这个错误来自我在函数中的一个注释。换了@akrun是否可以选择删除带有
cbind
的列？例如，我想在最终输出中删除“values”列，它是函数中的
colnum
参数。我尝试了
cbind（df[，-colnum]，setNames（list（a，b，c），into））
@user12310746基于您展示的示例，它正在为me@user12310746这里，
colnum
已经更新。请早些时候查看我的评论。此外，这也行不通，相反，如果您有一个列名称或编号存储为
v1，那么您将输出[[j1]]@user12310746
> dfout
       dates   values a  b  wt
1 2005-06-29 F:62:130 F 62 130
2 2005-07-16 F:68:149 F 68 149
3 2005-12-01 M:68:160 M 68 160

transform(df, a = substr(values, 1, 1), 
         b = substring(values, 3, 4),
          wt = substring(values, 6))

df[c('a', 'b', 'wt')] <- read.table(text = df$values,  sep=":",  header = FALSE)
df
#       dates   values a  b  wt
#1 2005-06-29 F:62:130 F 62 130
#2 2005-07-16 F:68:149 F 68 149
#3 2005-12-01 M:68:160 M 68 160

myfunc <- function(df, colnum = 2, into = c("a", "b", "c"), sep = ":") {

  # Use "colnum" to access the specified column of "df"
  j1 <- colnum
  colnum <- df[ , colnum]

  # Split "df" using the specified separator 
  storage <- strsplit(colnum, split = sep)


  # Take/second/third elements and store it into the above vectors
  a <- sapply(storage, function(x) x[1])
  b <- sapply(storage, function(x) x[2])
  c <- sapply(storage, function(x) x[3])

  out <- cbind(df, setNames(list(a, b, c), into))
  out[setdiff(names(out), names(df)[j1])]

}

myfunc(df)
#.       dates a  b   c
#1 2005-06-29 F 62 130
#2 2005-07-16 F 68 149
#3 2005-12-01 M 68 160



myfunc(df, into = c('a1', 'b1', 'c1'))
#      dates a1 b1  c1
#1 2005-06-29  F 62 130
#2 2005-07-16  F 68 149
#3 2005-12-01  M 68 160