Я был бы признателен за любую помощь в создании функции, которая бы выполняла парное умножение столбцов в обобщенном виде.
Учитывая приведенные ниже примеры данных sampleDT с переменными dolar.wage_x и функцией data.table длясгенерировать переменные euro.wage_x, я хочу функцию, которая:
создает новые переменные с именем product.wage_x, которые содержат для каждой пары dollar.wage_x и euro.wage_x результат умножения dollar.wage_xeuro.wage_x, где x - число попарных dollar.wage_x и euro.wage_x переменных.
# выборка данных
sampleDT<-structure(list(id = 1:10, N = c(10L, 10L, 10L, 10L, 10L, 10L,
10L, 10L, 10L, 10L), A = c(62L, 96L, 17L, 41L, 212L, 143L, 143L,
143L, 73L, 73L), B = c(3L, 1L, 0L, 2L, 170L, 21L, 0L, 33L, 62L,
17L), C = c(0.05, 0.01, 0, 0.05, 0.8, 0.15, 0, 0.23, 0.85, 0.23
), employer = c(1L, 1L, 0L, 1L, 0L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L), F = c(0L,
0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L), G = c(1.94, 1.19, 1.16,
1.16, 1.13, 1.13, 1.13, 1.13, 1.12, 1.12), H = c(0.14, 0.24,
0.28, 0.28, 0.21, 0.12, 0.17, 0.07, 0.14, 0.12), dollar.wage_1 = c(1.94,
1.19, 3.16, 3.16, 1.13, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12), dollar.wage_2 = c(1.93,
1.18, 3.15, 3.15, 1.12, 1.12, 2.12, 1.12, 1.11, 1.11), dollar.wage_3 = c(1.95,
1.19, 3.16, 3.16, 1.14, 1.13, 2.13, 1.13, 1.13, 1.13), dollar.wage_4 = c(1.94,
1.18, 3.16, 3.16, 1.13, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12), dollar.wage_5 = c(1.94,
1.19, 3.16, 3.16, 1.14, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12), dollar.wage_6 = c(1.94,
1.18, 3.16, 3.16, 1.13, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12), dollar.wage_7 = c(1.94,
1.19, 3.16, 3.16, 1.14, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12), dollar.wage_8 = c(1.94,
1.19, 3.16, 3.16, 1.13, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12), dollar.wage_9 = c(1.94,
1.19, 3.16, 3.16, 1.13, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12), dollar.wage_10 = c(1.94,
1.19, 3.16, 3.16, 1.13, 1.13, 2.13, 1.13, 1.12, 1.12)), row.names = c(NA,
-10L), class = "data.frame")
# функция для создания переменных euro.wage_x
library(data.table)
setDT(sampleDT)
o_cols <- grep("^dollar", names(sampleDT), value = TRUE)
n_cols <- sub("^dollar", "euro", o_cols)
sampleDT[, (n_cols) := lapply(.SD, function(j) ifelse(employer == 1, 3 - 5 / j, 2 * j)), .SDcols = o_cols]
# ожидаемый результат
id N A B C employer F G H dollar.wage_1 dollar.wage_2 dollar.wage_3 dollar.wage_4 dollar.wage_5 dollar.wage_6 dollar.wage_7 dollar.wage_8 dollar.wage_9 dollar.wage_10 euro.wage_1 euro.wage_2 euro.wage_3 euro.wage_4 euro.wage_5 euro.wage_6 euro.wage_7 euro.wage_8 euro.wage_9 euro.wage_10 product.wage_1 product.wage_2 product.wage_3 product.wage_4 product.wage_5 product.wage_6 product.wage_7 product.wage_8 product.wage_9 product.wage_10
1: 1 10 62 3 0.05 1 0 1.94 0.14 1.94 1.93 1.95 1.94 1.94 1.94 1.94 1.94 1.94 1.94 0.4226804 0.4093264 0.4358974 0.4226804 0.4226804 0.4226804 0.4226804 0.4226804 0.4226804 0.4226804 4.5897561 4.7150633 4.4735294 4.5897561 4.5897561 4.5897561 4.5897561 4.5897561 4.5897561 4.5897561
2: 2 10 96 1 0.01 1 0 1.19 0.24 1.19 1.18 1.19 1.18 1.19 1.18 1.19 1.19 1.19 1.19 -1.2016807 -1.2372881 -1.2016807 -1.2372881 -1.2016807 -1.2372881 -1.2016807 -1.2016807 -1.2016807 -1.2016807 -0.9902797 -0.9536986 -0.9902797 -0.9536986 -0.9902797 -0.9536986 -0.9902797 -0.9902797 -0.9902797 -0.9902797
3: 3 10 17 0 0.00 0 0 1.16 0.28 3.16 3.15 3.16 3.16 3.16 3.16 3.16 3.16 3.16 3.16 6.3200000 6.3000000 6.3200000 6.3200000 6.3200000 6.3200000 6.3200000 6.3200000 6.3200000 6.3200000 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000 0.5000000
Заранее благодарен за любую помощь.