Как зациклить функцию над столбцами во многих фреймах данных в r - PullRequest
Новая
       17

Как зациклить функцию над столбцами во многих фреймах данных в r

2 голосов
/ 02 июля 2019

У меня есть несколько фреймов данных (96), которые имеют столбцы 0 и 1.Если в одном столбце данных есть несколько «1», я хочу заменить 1 на равные доли, чтобы сумма значений в столбце была равна 1, как показано в коде ниже.

v1 <- c(0, 1, 0, 1, 1, 0)
v2 <- c(0, 0, 1, 0, 0, 0)
v3 <- c(0, 0, 1, 1, 0, 0)
df1 <- data.frame(v1, v2, v3)
df2 <-data.frame(v3, v3, v1)
df3 <- data.frame(v1, v3, v1)

new.df1 <- t(apply(df1, 2, FUN = function(x) {
  if(sum(x==1, na.rm=TRUE) ==2)  replace(x, x==1, 0.5)
  else if (sum(x==1, na.rm=TRUE)==3) replace( x, x==1, 1/3) 
  else x}))

new.df2 <- t(apply(df2, 2, FUN = function(x) {
  if(sum(x==1, na.rm=TRUE) ==2)  replace(x, x==1, 0.5)
  else if (sum(x==1, na.rm=TRUE)==3) replace( x, x==1, 1/3) 
  else x}))

new.df3 <- t(apply(df3, 2, FUN = function(x) {
  if(sum(x==1, na.rm=TRUE) ==2)  replace(x, x==1, 0.5)
  else if (sum(x==1, na.rm=TRUE)==3) replace( x, x==1, 1/3) 
  else x}))

Я могу создать то, что хочу, грубой силой, как в приведенном выше примере, но должен быть лучший (более краткий) способ.Я был бы очень признателен за помощь.

Ответы [ 3 ]

1 голос
/ 02 июля 2019

Аналогично другому ответу, но немного более модульный и улучшенный вариант вашей функции: 

## Put your data frames in a list
# df_list = list(df1, df2, df3)
df_list = mget(ls(pattern = "df[0-9]"))

## Write a function to modify one column
replace_ones = function(x) {
  sx = sum(x == 1, na.rm = TRUE)
  if(sx > 1) {
    x = replace(x, x == 1, 1 / sx)
  }
  return(x)
}

## Wrap it to modify a data frame:
replace_ones_df = function(df) {
  df[] = lapply(df, replace_ones)
  return(df)
}

## Apply the function to all columns of all data frames:
result_list = lapply(df_list, replace_ones_df)
# $df1
#          v1 v2  v3
# 1 0.0000000  0 0.0
# 2 0.3333333  0 0.0
# 3 0.0000000  1 0.5
# 4 0.3333333  0 0.5
# 5 0.3333333  0 0.0
# 6 0.0000000  0 0.0
# 
# $df2
#    v3 v3.1        v1
# 1 0.0  0.0 0.0000000
# 2 0.0  0.0 0.3333333
# 3 0.5  0.5 0.0000000
# 4 0.5  0.5 0.3333333
# 5 0.0  0.0 0.3333333
# 6 0.0  0.0 0.0000000
# 
# $df3
#          v1  v3      v1.1
# 1 0.0000000 0.0 0.0000000
# 2 0.3333333 0.0 0.3333333
# 3 0.0000000 0.5 0.0000000
# 4 0.3333333 0.5 0.3333333
# 5 0.3333333 0.0 0.3333333
# 6 0.0000000 0.0 0.0000000
1 голос
/ 02 июля 2019

Вместо ручного подсчета числа 1 в двоичном столбце и использования if/else, разделите наборы данных, помещенные в list, с суммами столбцов (colSums) 

lapply(mget(paste0("df", 1:3)), function(x) x/colSums(x)[col(x)])
#$df1
#         v1 v2  v3
#1 0.0000000  0 0.0
#2 0.3333333  0 0.0
#3 0.0000000  1 0.5
#4 0.3333333  0 0.5
#5 0.3333333  0 0.0
#6 0.0000000  0 0.0

#$df2
#   v3 v3.1        v1
#1 0.0  0.0 0.0000000
#2 0.0  0.0 0.3333333
#3 0.5  0.5 0.0000000
#4 0.5  0.5 0.3333333
#5 0.0  0.0 0.3333333
#6 0.0  0.0 0.0000000

#$df3
#         v1  v3      v1.1
#1 0.0000000 0.0 0.0000000
#2 0.3333333 0.0 0.3333333
#3 0.0000000 0.5 0.0000000
#4 0.3333333 0.5 0.3333333
#5 0.3333333 0.0 0.3333333
#6 0.0000000 0.0 0.0000000
1 голос
/ 02 июля 2019

Сохраните ваш код в функции, сохраните ваши кадры данных в списке, а затем используйте lapply, чтобы перебрать каждый элемент списка с помощью вашей функции. 

 recalc <- function(df) {
        t(apply(df, 2, FUN = function(x) {
            if(sum(x==1, na.rm=TRUE) ==2)  replace(x, x==1, 0.5)
            else if (sum(x==1, na.rm=TRUE)==3) replace( x, x==1, 1/3) 
            else x}))
    } 


lapply(dflist, function(df) recalc(df))

[[1]]
   [,1]      [,2] [,3]      [,4]      [,5] [,6]
v1    0 0.3333333  0.0 0.3333333 0.3333333    0
v2    0 0.0000000  1.0 0.0000000 0.0000000    0
v3    0 0.0000000  0.5 0.5000000 0.0000000    0

[[2]]
     [,1]      [,2] [,3]      [,4]      [,5] [,6]
v3      0 0.0000000  0.5 0.5000000 0.0000000    0
v3.1    0 0.0000000  0.5 0.5000000 0.0000000    0
v1      0 0.3333333  0.0 0.3333333 0.3333333    0

[[3]]
     [,1]      [,2] [,3]      [,4]      [,5] [,6]
v1      0 0.3333333  0.0 0.3333333 0.3333333    0
v3      0 0.0000000  0.5 0.5000000 0.0000000    0
v1.1    0 0.3333333  0.0 0.3333333 0.3333333    0
...