遍历dplyr中的列

我试图通过数据库的列逐步迭代函数。有哪些选项可供选择？我是否仅限于for循环，或者是否可以使用dplyr方法或类似的直观代码结构

本质上，我有一个比下面构造的矩阵大得多的矩阵，但具有相同的一般结构。第一列解释了选择哪个版本作为优化数据收集，然后解释了组成这三个版本的所有数据

library(dplyr)

# Function: creates a matrix of random strings, v = versionNumber
matADv.maker <- function (v){ 
    matADv <- data.frame(matrix(sample(letters[1:26], 10), nrow = 5))
    colnames(matADv) <- paste0("v", v, "_", letters[24:25])
    return(matADv)
}

set.seed(1)
lvl <- data.frame(c(as.integer(runif(5, 5, 8))))
colnames(lvl) <- "Level"
matADv5 <- matADv.maker(5)
matADv6 <- matADv.maker(6)
matADv7 <- matADv.maker(7)
matComp <- bind_cols(lvl, matADv5, matADv6, matADv7)
matComp
Source: local data frame [5 x 8]

我想知道是否有一种简单的方法可以沿着数据帧传递函数

---

从本质上讲，我如何能够通过使用dplyr或类似的比for loops更简单的构造来迭代列？

您可以利用列名的规律性来避免

ifelse

和循环。下面是一个基本的R解决方案：

对于

matComp

的每一行，您希望找到其列名包含给定“后缀”（x或y）的

Level

正确值的列，并将该值分配给新的

refdat

列。您可以使用

match

功能执行此操作

在下面的代码中，我们使用

apply

遍历

matComp

的每一行。在每一行中，我们使用

match

查找所需列的索引，以便可以为

refdat

返回正确的值

sapply

迭代这两个后缀，

cbind

将两个新列添加到

matcomp

matComp = cbind(matComp, 
                sapply(paste0("refdat_",c("x","y")), function(var) {
                  suffix = substr(var, nchar(var), nchar(var))
                  apply(matComp, 1, function(vec) {
                    vec[match(paste0("v", vec["Level"], "_", suffix), names(vec))]
                  })
                }), stringsAsFactors=FALSE)

---

好吧，我现在意识到哈德利已经为最好的解决方案铺平了道路；我需要批量处理列转换。我收集具有相同问题（筛选器）的所有列，解决问题，然后以拆分、应用、合并方法将所有帧重新连接在一起

效率也更高：将问题处理为3个表，而不是成百上千的列式迭代来测试每个数据点，然后连续做出反应

library(magrittr)

matComp %<>% add_rownames
v5Mat <- matComp %>% filter(Level == 5) %>% select(rowname, starts_with("v5"))
v6Mat <- matComp %>% filter(Level == 6) %>% select(rowname, starts_with("v6"))
v7Mat <- matComp %>% filter(Level == 7) %>% select(rowname, starts_with("v7"))
colnames(v5Mat) %<>%  gsub("v\\d_", "ref", .)
colnames(v6Mat) %<>%  gsub("v\\d_", "ref", .)
colnames(v7Mat) %<>%  gsub("v\\d_", "ref", .)
refinedMat <- 
    Reduce(function(...) merge(..., all=TRUE), list(matComp, v5Mat, v6Mat, v7Mat)) %>% 
    group_by(rowname) %>% 
    summarise_each(funs(na.omit))
refinedMat

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rowwise（）

我不想总结一行中的所有数据，我需要完全改变一列（为该列中的每一行选择正确的数据），然后移到右边的下一行-将答案正确地改变到该行中的所有行-然后移到右边的下一行，等等。有人在顶部钉了一个标志，指示我使用行迭代算法。我开始猜测的是，这种方法从来不是一次一列，而是在进入下一列之前按行排列；相反，数据总是一次在一行上处理：继续该行中的列到列，然后继续。我主要感兴趣的是找到一种方法来扩展dplyr的实用程序，从使用直接引用只对数据帧中的单个列进行变异，从而使我的代码能够修改数据帧中的多列部分；避免完全循环，并批量处理所有适当的列。仍在努力解决是否不可能出现我仍然需要列式迭代的情况，但至少在本例中，批量处理更好。同时还意识到我在代码中遗漏了matrix maker函数，因此示例无法完全复制。我把上面缺少的部分加进去了。太好了。非常聪明的方法！感谢您教会我

match

作为逻辑开关替代品的功能。这看起来在很多情况下都会派上用场：期待着使用它。看看hadley关于tidy data的文章，我看到他指出了一个陷阱：“列标题是值，而不是变量名。”你在这里看到了这个陷阱。列名称后缀是实际数据，而不是变量名称。可能

v

后面的数字本质上也是数据，而不是变量名。（我没有详细看你的问题，只是想了想你的第一段。）@Frank-谢谢你在tidyr中找到这一点。：-）这似乎确实是真的；然而，这似乎对我们有利。如果我们在colnames函数中提取名称，我们就可以像对待任何其他向量一样对待它们。@eipi10进一步扩展了这种转换，将实际列标题本身用作逻辑开关的直接信号。

  Level v5_x v5_y v6_x v6_y v7_x v7_y refdat_x refdat_y
1     5    x    e    m    t    k    z        x        e
2     6    z    d    r    e    a    l        r        e
3     6    p    n    x    z    j    x        x        z
4     7    o    g    i    c    u    d        u        d
5     5    b    s    y    u    h    o        b        s

library(magrittr)

matComp %<>% add_rownames
v5Mat <- matComp %>% filter(Level == 5) %>% select(rowname, starts_with("v5"))
v6Mat <- matComp %>% filter(Level == 6) %>% select(rowname, starts_with("v6"))
v7Mat <- matComp %>% filter(Level == 7) %>% select(rowname, starts_with("v7"))
colnames(v5Mat) %<>%  gsub("v\\d_", "ref", .)
colnames(v6Mat) %<>%  gsub("v\\d_", "ref", .)
colnames(v7Mat) %<>%  gsub("v\\d_", "ref", .)
refinedMat <- 
    Reduce(function(...) merge(..., all=TRUE), list(matComp, v5Mat, v6Mat, v7Mat)) %>% 
    group_by(rowname) %>% 
    summarise_each(funs(na.omit))
refinedMat

 Source: local data frame [5 x 10]

   rowname  refx  refy Level  v5_x  v5_y  v6_x  v6_y  v7_x  v7_y
     (chr) (chr) (chr) (int) (chr) (chr) (chr) (chr) (chr) (chr)
 1       1     x     e     5     x     e     m     t     k     z
 2       2     r     e     6     z     d     r     e     a     l
 3       3     x     z     6     p     n     x     z     j     x
 4       4     u     d     7     o     g     i     c     u     d
 5       5     b     s     5     b     s     y     u     h     o