R：如何运行函数来获取多个列？

我的数据是这样的

   id first  middle  last       Age
    1 Carol  Jenny   Smith      15
    2 Sarah  Carol   Roberts    20
    3 Josh   David   Richardson 22

我有一个函数，可以创建一个新列，它可以告诉您在我指定的第二列到第四列或“第一列”：“最后一列”的前几列中找到每行名称的次数。我有一个输出以下结果的函数

funname <- function(df, cols, value, newcolunmn) {
  df$newcolumn <- as.integer(rowSums(df[cols] == value) > 0)
}

但我的真实数据更复杂，我想创建至少20个新的、不同的专栏，例如：卡罗尔、罗伯特、珍妮、安娜、理查德、丹尼尔、埃里克。。。 那么，如何将多个新列合并到现有函数中呢？ 我只能考虑添加函数df，cols，value，newcolumn1，newcolumn2，newcolumn3，…，但是如果我以后想添加100个列，这是不可能的，…有什么帮助吗？提前谢谢你！：

编辑：

我读了下面的评论，但让我改变我的问题。。

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如何映射此函数，以便生成多个具有要分配的新名称的列？。

如果将数据转换为两个长向量，一个表示行号，另一个表示值，我认为这只是一个巨大的表操作：

tab <- as.data.frame.matrix(table(row(dat[2:4]), unlist(dat[2:4])))
cbind(dat, tab)
#  id first middle       last Age Carol David Jenny Josh Richardson Roberts Sarah Smith
#1  1 Carol  Jenny      Smith  15     1     0     1    0          0       0     0     1
#2  2 Sarah  Carol    Roberts  20     1     0     0    0          0       1     1     0
#3  3  Josh  David Richardson  22     0     1     0    1          1       0     0     0

如果需要，此方法还允许您将新的输出列映射到名称的变体：

tab <- as.data.frame.matrix(table(row(dat[2:4]), unlist(dat[2:4])))
dat[paste0(colnames(tab),"_n")] <- tab
dat
#  id first middle       last Age Carol_n David_n Jenny_n Josh_n Richardson_n Roberts_n Sarah_n Smith_n
#1  1 Carol  Jenny      Smith  15       1       0       1      0            0         0       0       1
#2  2 Sarah  Carol    Roberts  20       1       0       0      0            0         1       1       0
#3  3  Josh  David Richardson  22       0       1       0      1            1         0       0       0

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演示如何执行此操作。另外，你可以用类似的方式来适应上面提到的问题。顺便说一下，如果Ronak Shah以前的回答解决了这个问题，您应该单击他回答旁边的“接受”复选标记，让人们知道找到了解决方案。@eipi10找到了！非常感谢。嗯…我在帖子中写的函数不是很安静。如果有人能帮忙，请帮忙！请使用dput提供一个数据示例，例如，将dputdf[1:3]的输出粘贴到问题中，并将您正在运行的代码粘贴到问题中，以尝试添加多个列。我认为，如果您将数据转换为两个长向量，一个表示行号，另一个表示值，那么这只是一个巨大的表操作。例如：tablerowdat[2:4]，unlistdat[2:4]按照通常的长格式，“整洁”数据在概念上更容易处理，无论您是否使用“整洁”软件包。。。。

tab <- as.data.frame.matrix(table(row(dat[2:4]), unlist(dat[2:4])))
cbind(dat, tab)
#  id first middle       last Age Carol David Jenny Josh Richardson Roberts Sarah Smith
#1  1 Carol  Jenny      Smith  15     1     0     1    0          0       0     0     1
#2  2 Sarah  Carol    Roberts  20     1     0     0    0          0       1     1     0
#3  3  Josh  David Richardson  22     0     1     0    1          1       0     0     0

tab <- as.data.frame.matrix(table(row(dat[2:4]), unlist(dat[2:4])))
dat[paste0(colnames(tab),"_n")] <- tab
dat
#  id first middle       last Age Carol_n David_n Jenny_n Josh_n Richardson_n Roberts_n Sarah_n Smith_n
#1  1 Carol  Jenny      Smith  15       1       0       1      0            0         0       0       1
#2  2 Sarah  Carol    Roberts  20       1       0       0      0            0         1       1       0
#3  3  Josh  David Richardson  22       0       1       0      1            1         0       0       0