Применение функции к каждому столбцу фрейма данных

Question

Мне нужно преобразовать данные в многостолбцовый фрейм данных, и я хотел бы найти способ сделать преобразование во всех столбцах фрейма данных одновременно.Преобразование данных в числовые данные кажется беспроблемным.Например:

df <- data.frame(
  co1 = c(5,9,6,1,6),
  co2 = c(8,5,4,6,2), 
  co3 = c(6,5,4,1,2),
  co4 = c(6,1,5,3,2),
  co5 = c(5,1,2,6,8))

Я могу использовать цикл for для преобразования всех данных одновременно (например, пометить все значения> 5 как «да», все остальные как «нет»):

for(i in 1:ncol(df)){
  df[i] <- ifelse(df[i] > 5, "yes", "no")
}

или, проще говоря, используйте индексы:

df[] <- ifelse(df > 5, "yes", "no")

Однако, когда у меня есть символьные данные, эти методы не работают.Например, я хочу преобразовать в «да» все значения, начинающиеся с «А» в этом фрейме данных:

df <- data.frame(
  co1 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co2 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")), 
  co3 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co4 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co5 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")))
df
  co1 co2 co3 co4 co5
1  JF  GB  ID  EB  DF
2  IA  DD  DA  IF  HD
3  HI  IH  JE  CH  FB
4  GE  JI  CJ  BA  GE
5  BG  EE  GG  AJ  BH

Цикл for

for(i in 1:ncol(df)){
  df[i] <- ifelse(grepl("^B", df[i]), "yes", "no")
}

, а также преобразование черезиндексы приводят к тому же неверному преобразованию:

df[] <- ifelse(grepl("^B", df), "yes", "no")
df
  co1 co2 co3 co4 co5
1  no  no  no  no  no
2  no  no  no  no  no
3  no  no  no  no  no
4  no  no  no  no  no
5  no  no  no  no  no

Любая помощь, как добиться правильных преобразований с символьными данными?

Answer 1

Если вы хотите придерживаться базы R, lapply будет работать здесь:

set.seed(123)
df <- data.frame(
  co1 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co2 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")), 
  co3 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co4 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co5 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")))

df2 <- as.data.frame(lapply(df, function(x) ifelse(grepl("^B", x), "yes", "no")))

  co1 co2 co3 co4 co5
1  CA  JI  IH  JE  BB
2  HE  EC  GE  IG  DC
3  DH  FA  FI  FB  ID
4  GD  IJ  JC  HC  CJ
5  FC  AF  DA  AH  AF

  co1 co2 co3 co4 co5
1  no  no  no  no yes
2  no  no  no  no  no
3  no  no  no  no  no
4  no  no  no  no  no
5  no  no  no  no  no

Answer 2

Мы могли бы unlist данные и затем использовать grepl непосредственно в базе R с индексацией

df[] <- c("No", "Yes")[grepl("^B", unlist(df)) + 1]

df
#  co1 co2 co3 co4 co5
#1  No  No  No  No  No
#2  No Yes  No  No  No
#3  No  No  No Yes  No
#4  No  No  No  No  No
#5  No  No  No  No Yes

данных

set.seed(12345)
df <- data.frame(
  co1 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co2 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")), 
  co3 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co4 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")),
  co5 = c(paste(sample(LETTERS[1:10],5), sample(LETTERS[1:10],5), sep = "")))

df
#  co1 co2 co3 co4 co5
#1  HB  AE  ED  HD  HD
#2  JC  BD  CG  AH  DA
#3  GE  FI  HE  BI  JI
#4  IF  JB  JB  EE  FH
#5  CG  CF  DC  CA  BJ

Answer 3

С dplyr мы можем сделать:

 df %>% 
  mutate_all(function(x) ifelse(grepl("^B",x),"Yes","No"))
  co1 co2 co3 co4 co5
1 Yes  No Yes  No  No
2  No  No  No  No  No
3  No  No  No  No  No
4  No  No  No  No  No
5  No  No  No  No Yes

По данным в посте (df1):

df1 %>% 
   mutate_all(function(x) ifelse(grepl("^B",x),"Yes","No"))
  co1 co2 co3 co4 co5
1  No  No  No  No  No
2  No  No  No  No  No
3  No  No  No  No  No
4  No  No  No Yes  No
5 Yes  No  No  No Yes

Данные:

df
  co1 co2 co3 co4 co5
1  BH  IC  BC  HJ  CC
2  CC  DH  CF  GI  HI
3  DB  GE  JI  DA  GD
4  II  CA  EJ  IG  FA
5  JD  JB  IG  EB  BE

Answer 4

Опция в base R с substr

out <- array("No", dim = dim(df), dimnames = dimnames(df))
out[substr(as.matrix(df), 1, 1) == "B"] <- "Yes"

данные

df <- structure(list(co1 = structure(c(2L, 4L, 1L, 3L, 5L), .Label = c("BF", 
"CH", "EC", "HB", "JJ"), class = "factor"), co2 = structure(c(3L, 
1L, 4L, 5L, 2L), .Label = c("AD", "FI", "GA", "HH", "JB"), class = "factor"), 
    co3 = structure(c(1L, 5L, 4L, 3L, 2L), .Label = c("CJ", "DB", 
    "EF", "FH", "IG"), class = "factor"), co4 = structure(c(2L, 
    4L, 3L, 1L, 5L), .Label = c("AE", "DH", "HA", "IF", "JC"), class = "factor"), 
    co5 = structure(c(1L, 5L, 3L, 2L, 4L), .Label = c("AC", "BG", 
    "EE", "GI", "JJ"), class = "factor")), 
    class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-5L))