У меня есть табличка (EU_28), заголовок которой выглядит следующим образом:
# A tibble: 5 x 22
`Member State` `1997` `1998` `1999` `2000` `2001` `2002` `2003` `2004` `2005` `2006` `2007`
<chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 Belgium 161621 171026 165557 179381 174181 173824 181110 187889 206539 218941 236320
2 Bulgaria NA NA NA NA 20192 20390 21358 23125 24841 27513 24900
3 Croatia NA NA NA 16886 19056 18584 20320 25246 26201 26325 30097
4 Cyprus NA NA NA NA NA 7220 7258 6837 7305 7676 7516
5 Denmark 124010 104966 97213 96533 93972 94283 103954 100373 99688 107674 109660
# ... with 10 more variables: `2008` <dbl>, `2009` <dbl>, `2010` <dbl>, `2011` <dbl>,
# `2012` <dbl>, `2013` <dbl>, `2014` <dbl>, `2015` <dbl>, `2016` <dbl>, `2017` <dbl>
Я хотел бы преобразовать числовое значение каждой переменной ('тыс. Тонн) в каждой строке,за исключением первой переменной «Государство-член», путем деления каждой на 1000 для преобразования в «миллионы тонн».
До сих пор я пытался использовать sapply () в сочетании с моей собственной функцией для преобразования каждого столбца.
Сначала я создал функцию 'convert_to_millions':
convert_to_millions <- function(x){x/1000}
Затем я применил это к EU_28 с помощью sapply ():
EU_28_Mtonnes <- tbl_df(sapply(EU_28, convert_to_millions))
Error in x/1000 : non-numeric argument to binary operator
Called from: FUN(X[[i]], ...)
Это вызвало ошибку, которую яне понимаю, поэтому я попытался применить sapply () только к числовым переменным моей таблицы:
EU_28_Mtonnes <- tbl_df(sapply(EU_28[,2:length(EU_28)], convert_to_millions))
> head(EU_28_Mtonnes)
# A tibble: 6 x 21
`1997` `1998` `1999` `2000` `2001` `2002` `2003` `2004` `2005` `2006` `2007` `2008` `2009`
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 162. 171. 166. 179. 174. 174. 181. 188. 207. 219. 236. 244. 203.
2 NA NA NA NA 20.2 20.4 21.4 23.1 24.8 27.5 24.9 26.6 21.9
3 NA NA NA 16.9 19.1 18.6 20.3 25.2 26.2 26.3 30.1 29.2 23.4
4 NA NA NA NA NA 7.22 7.26 6.84 7.30 7.68 7.52 7.96 6.81
5 124. 105. 97.2 96.5 94.0 94.3 104. 100. 99.7 108. 110. 106. 90.6
6 NA NA NA NA 40.4 44.7 47.0 44.8 46.5 50.0 45.0 36.2 38.5
# ... with 8 more variables: `2010` <dbl>, `2011` <dbl>, `2012` <dbl>, `2013` <dbl>,
# `2014` <dbl>, `2015` <dbl>, `2016` <dbl>, `2017` <dbl>
Мне удалось преобразовать каждую переменную как хотелось, но я потерял первую, важную, переменную «Государство-член».
Как мне сохранить первую переменную при использовании sapply ()?Это даже правильный метод для использования в первую очередь?