Блог

Главная - Вопросы по программированию - Как выбрать переменные с числовыми суффиксами ниже значения

Как выбрать переменные с числовыми суффиксами ниже значения

#r #select #dplyr #suffix

Вопрос:

У меня есть фрейм данных, похожий на этот.

 df <- data.frame(id=c(1,2,3), tot_1=runif(3, 0, 100), tot_2=runif(3, 0, 100), tot_3=runif(3, 0, 100), tot_4=runif(3, 0, 100))

Я хочу выбрать или выполнить операцию только с теми, у кого суффиксы меньше 3.

 #select
df <- df %>% select(id, tot_1, tot_2)
#or sum
df <- df %>% mutate(sumVar = rowSums(across(c(tot_1, tot_2))))

Однако в моих реальных данных есть еще много переменных, и не в порядке. Так как же я мог выбрать их, не делая этого вручную?

Ответ №1:

Мы можем использовать matches 

 df %>% 
    mutate(sumVar = rowSums(across(matches('tot_[1-2]







Если нам нужно быть более гибкими, извлеките часть цифр из имен столбцов, которая начинается с "tot", подмножество на основе условия и используйте эти новые имена


 library(stringr)
nm1 <- str_subset(names(df), 'tot')
nm2 <-  nm1[readr::parse_number(nm1) <3]
df %>%
    mutate(sumVar = rowSums(across(all_of(nm2))))

Комментарии:

1. Я свои реальные данные У меня диапазон больше 10, поэтому мне понадобится что-то вроде совпадений('tot_[1-112]$'), но это не работает с этим диапазоном

Ответ №2:

Решение с num_range

Это редкий случай для часто забываемого num_range помощника по выбору от dplyr, который извлекает числа из имен за один шаг, а затем выбирает диапазон:

определите пороговое значение

 suffix_threshold <- 3

Выберите( )

 library(dplyr)

df %>% select(id, num_range(prefix='tot_',
                            range=seq_len(suffix_threshold-1)))

  id    tot_1    tot_2
1  1 26.75082 26.89506
2  2 21.86453 18.11683
3  3 51.67968 51.85761

мутировать() с суммами строк()

 library(dplyr)

df %>% mutate(sumVar = across(num_range(prefix='tot_', range=seq_len(suffix_threshold-1)))%>%
                      rowSums)

  id    tot_1    tot_2    tot_3    tot_4    sumVar
1  1 26.75082 26.89506 56.27829 71.79353  53.64588
2  2 21.86453 18.11683 12.91569 96.14099  39.98136
3  3 51.67968 51.85761 25.63676 10.01408 103.53730

Комментарии:

1. @user2246905 , это работает с вашим набором данных?

Ответ №3:

Вот базовый способ R -

 cols <- grep('tot_', names(df), value = TRUE)

#Select
df[c('id', cols[as.numeric(sub('tot_', '',cols)) < 3])]

#  id     tot_1    tot_2
#1  1 75.409112 30.59338
#2  2  9.613496 44.96151
#3  3 58.589574 64.90672

#Rowsums
df$sumVar <- rowSums(df[cols[as.numeric(sub('tot_', '',cols)) < 3]])
df

#  id     tot_1    tot_2    tot_3     tot_4    sumVar
#1  1 75.409112 30.59338 59.82815 50.495758 106.00250
#2  2  9.613496 44.96151 84.19916  2.189482  54.57501
#3  3 58.589574 64.90672 18.17310 71.390459 123.49629

))))

Если нам нужно быть более гибкими, извлеките часть цифр из имен столбцов, которая начинается с «tot», подмножество на основе условия и используйте эти новые имена



Комментарии:




1.  Я свои реальные данные У меня диапазон больше 10, поэтому мне понадобится что-то вроде совпадений(‘tot_[1-112]$’), но это не работает с этим диапазоном  



Ответ №2:




Решение с  num_range  


Это редкий случай для часто забываемого  num_range  помощника по выбору от dplyr, который извлекает числа из имен за один шаг, а затем выбирает диапазон:


определите пороговое значение




Выберите( )




мутировать() с суммами строк()






Комментарии:


1.  @user2246905 , это работает с вашим набором данных?  


Ответ №3:




Вот базовый способ R —












	Метки: