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r - 在行上应用函数

问题描述

我正在使用 R 编程语言。我有兴趣看看是否可以在整行上应用一个函数。

例如，假设我有一个这样的数据框：

var_1 <- rnorm(10000,1,4)
var_2<-rnorm(10000,10,5)
var_3 <- sample( LETTERS[1:4], 10000, replace=TRUE, prob=c(0.1, 0.2, 0.65, 0.05) )
response_variable <- sample( LETTERS[1:2], 10000, replace=TRUE, prob=c(0.4, 0.6) )


#put them into a data frame called "f"
f <- data.frame(var_1, var_2, var_3, response_variable)

#declare var_3 and response_variable as factors
f$response_variable = as.factor(f$response_variable)
f$var_3 = as.factor(f$var_3)

（在基础 R 中）是否可以编写命令：“选择“var_1”和“var_2”的值都大于 2 的行？（即选择该行中的最小值大于 2 的行）。我可以单独编写一个“if else”语句，但假设有很多列 - 是否可以在不指定每一列的情况下执行此操作？

同样的方式 - 是否可以同时在多个列上应用一个函数？

假设有以下函数：

ihs <- function(x) {
    y <- log(x + sqrt(x ^ 2 + 1))
    return(y)
}

我可以写：

f$var_1 = ihs(f$var_1)
f$var_2 = ihs(f$var_2)

但是有没有更快的方法（当有更多列时）在整个表上应用函数“ihs”（如果适用）？

标签： rfunctionrowmultiple-columns

解决方案

在base R中，这可以lapply在子集感兴趣的列 ('nm1') 之后完成

nm1 <- grep('^var_\\d+$', names(f), value = TRUE)
f[nm1] <- lapply(f[nm1], ihs)

如果需要基于typeie 数值列应用该函数，并且仅当min值大于 2时才应用该函数

i1 <- sapply(f, is.numeric)
i2 <- do.call(pmin, f[i1]) > 2

rowSums或者这也可以使用

i2 <- rowSums(f[i1] >2) == length(i1)
f[i2, i1] <- lapply(f[i2, i1], ihs)

或者如果我们想使用tidyverse

library(dplyr)
f <- f %>%
         mutate(across(where(is.numeric), ihs))

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