如何在多个列上应用具有多个条件的函数以在R中获得新的条件列_R_Loops_Multiple Columns_Mapply

如何在多个列上应用具有多个条件的函数以在R中获得新的条件列

r loops

如何在多个列上应用具有多个条件的函数以在R中获得新的条件列,r,loops,multiple-columns,mapply,R,Loops,Multiple Columns,Mapply,大家好，这里的一个小家伙我希望你们能在以下方面帮助我我需要根据原始列中的值多次将数据集中的多个列转换为新列。这意味着，对于第一次转换，我使用列1、2、3，如果满足某些条件，输出结果将是一个新的列，带有1或0，对于第二次转换，我使用列4、5、6，并且输出也应该是1或0。我必须这样做18次。我已经写了一个函数，如果我手动输入变量，它会成功地进行转换，但是我想将这个函数一次应用到所有需要的列。我想要的输出是18个新列，分别为0和1。最后，我将制作最后一列，如果18列中的任何一列是1，则显示1，否则

大家好，这里的一个小家伙

我希望你们能在以下方面帮助我

我需要根据原始列中的值多次将数据集中的多个列转换为新列。这意味着，对于第一次转换，我使用列1、2、3，如果满足某些条件，输出结果将是一个新的列，带有1或0，对于第二次转换，我使用列4、5、6，并且输出也应该是1或0。我必须这样做18次。我已经写了一个函数，如果我手动输入变量，它会成功地进行转换，但是我想将这个函数一次应用到所有需要的列。我想要的输出是18个新列，分别为0和1。最后，我将制作最后一列，如果18列中的任何一列是1，则显示1，否则显示0

    df <- data.frame(admiss1 = sample(seq(as.Date('1990/01/01'), as.Date('2000/01/01'), by="day"), 12),
                     admiss2 = sample(seq(as.Date('1990/01/01'), as.Date('2000/01/01'), by="day"), 12),
                     admiss3 = sample(seq(as.Date('1990/01/01'), as.Date('2000/01/01'), by="day"), 12),
                     visit1 = sample(seq(as.Date('1995/01/01'), as.Date('1996/01/01'), by="day"), 12),
                     visit2 = sample(seq(as.Date('1997/01/01'), as.Date('1998/01/01'), by="day"), 12),
                     reason1 = sample(3,12, replace = T),
                     reason2 = sample(3,12, replace = T),
                     reason3 = sample(3,12, replace = T))
    
    df$discharge1 <- df$admiss1 + 10
    df$discharge2 <- df$admiss2 + 10
    df$discharge3 <- df$admiss3 + 10
#every discharge date is 10 days after the admission date for the sake of this example
    
#now I have the following dataframe
#for the sake of it I included only 3 dates and reasons(instead of 18)
          admiss1    admiss2    admiss3     visit1     visit2 reason1 reason2 reason3 discharge1 discharge2 discharge3
    1  1990-03-12 1992-04-04 1998-07-31 1995-01-24 1997-10-07       2       1       3 1990-03-22 1992-04-14 1998-08-10
    2  1999-05-18 1990-11-25 1995-10-04 1995-03-06 1997-03-13       1       2       1 1999-05-28 1990-12-05 1995-10-14
    3  1993-07-16 1998-06-10 1991-07-05 1995-11-06 1997-11-15       1       1       2 1993-07-26 1998-06-20 1991-07-15
    4  1991-07-05 1992-06-17 1995-10-12 1995-05-14 1997-05-02       2       1       3 1991-07-15 1992-06-27 1995-10-22
    5  1995-08-16 1999-03-08 1992-04-03 1995-02-20 1997-01-03       1       3       3 1995-08-26 1999-03-18 1992-04-13
    6  1999-10-07 1991-12-26 1995-05-05 1995-10-24 1997-10-15       3       1       1 1999-10-17 1992-01-05 1995-05-15
    7  1998-03-18 1992-04-18 1993-12-31 1995-11-14 1997-06-14       3       2       2 1998-03-28 1992-04-28 1994-01-10
    8  1992-08-04 1991-09-16 1992-04-23 1995-05-29 1997-10-11       1       2       3 1992-08-14 1991-09-26 1992-05-03
    9  1997-02-20 1990-02-12 1998-03-08 1995-10-09 1997-12-29       1       1       3 1997-03-02 1990-02-22 1998-03-18
    10 1992-09-16 1997-06-16 1997-07-18 1995-12-11 1997-01-12       1       2       2 1992-09-26 1997-06-26 1997-07-28
    11 1991-01-25 1998-04-07 1999-07-02 1995-12-27 1997-05-28       3       2       1 1991-02-04 1998-04-17 1999-07-12
    12 1996-02-25 1993-03-30 1997-06-25 1995-09-07 1997-10-18       1       3       2 1996-03-06 1993-04-09 1997-07-05
    
    admissdate <- function(admis, dis, rsn, vis1, vis2){
      xnew <- ifelse(df[eval(substitute(admis))] >= df[eval(substitute(vis1))] & df[eval(substitute(dis))] <= df[eval(substitute(vis2))] & df[eval(substitute(rsn))] == 2, 1, 0)
      xnew <- ifelse(df[eval(substitute(admis))] >= df[eval(substitute(vis1))] & df[eval(substitute(admis))] <= df[eval(substitute(vis2))] & df[eval(substitute(dis))] >= df[eval(substitute(vis2))] & df[eval(substitute(rsn))] == 2, 1, xnew)
      return(xnew)
    }

df您可以将函数更改为接受值而不是列名
admissdate <- function(admis, dis, rsn, vis1, vis2){
  xnew <- as.integer(admis >= vis1 & dis <= vis2 & rsn == 2)
  xnew <- ifelse(admis >= vis1 & admis <= vis2 & dis >= vis2 & rsn == 2, 1, xnew)
  return(xnew)
}

admissdate如果我手动输入变量名，它将起作用
。你能展示一下你是如何手动输入变量的吗？对于这个例子，您的预期输出是什么？3个新列+1个其他列，分别为1和0？因此，如果我手动输入以下内容：“code”df$admis1，这正是我要找的！非常非常感谢。那么，在这种情况下，Map的功能是什么？这是一种将函数应用于多列的方法吗？Map
与mapply
相同。唯一的区别是Map
总是返回列表，而mappy
可能返回列表，也可能不返回列表Map
infact是mapply的包装器。
admissdate <- function(admis, dis, rsn, vis1, vis2){
  xnew <- as.integer(admis >= vis1 & dis <= vis2 & rsn == 2)
  xnew <- ifelse(admis >= vis1 & admis <= vis2 & dis >= vis2 & rsn == 2, 1, xnew)
  return(xnew)
}

admiss <- paste0("admiss", 1:3)
discharge <- paste0("discharge", 1:3)
reason <- paste0("reason", 1:3)
new_col <- paste0('newcol', 1:3)

df[new_col] <- Map(function(x, y, z) admissdate(x, y, z, df$visit1, df$visit2), 
                   df[admiss],df[discharge],df[reason])
#Additional column will be 1 if any of the value in the new column is 1.
df$result <- as.integer(rowSums(df[new_col]) > 0)
df