#r
#r
Вопрос:
Я пытался вставить переменную и объединить с оставшимся именем столбца, но это всегда возвращает ошибку. Кроме того, я думаю, что я излишне усложняю выполнение различных циклов for и ретроактивно переименовываю строки.
В принципе, я хотел бы произвести вычитание значения в DELY_QTY столбце по строкам из всех WK_DIFF_XX значений по отдельности и записать результат в новый столбец DIFF_XX , при этом XX соответствует цифре WK_DIFF столбца.
> str(df_full)
'data.frame': 959 obs. of 18 variables:
$ DELY_DATE : Date, format: "2015-01-26" "2015-02-02" "2015-02-09" "2015-02-16" ...
$ WK_DIFF_3 : int 37 40 72 30 41 36 63 28 19 8 ...
$ WK_DIFF_4 : int NA 40 72 31 44 35 57 28 19 6 ...
$ WK_DIFF_5 : int NA NA 73 35 43 33 57 27 24 6 ...
$ WK_DIFF_6 : int NA NA NA 37 48 35 57 27 31 14 ...
$ WK_DIFF_7 : int NA NA NA NA 52 39 49 39 39 25 ...
$ WK_DIFF_8 : int NA NA NA NA NA 47 53 41 36 25 ...
$ WK_DIFF_9 : int NA NA NA NA NA NA 51 42 34 30 ...
$ WK_DIFF_10: int NA NA NA NA NA NA NA 43 35 30 ...
$ WK_DIFF_11: int NA NA NA NA NA NA NA NA 35 30 ...
$ WK_DIFF_12: int NA NA NA NA NA NA NA NA NA 30 ...
$ WK_DIFF_13: int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ WK_DIFF_14: int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ WK_DIFF_15: int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ WK_DIFF_16: int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ WK_DIFF_17: int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ WK_DIFF_18: int NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA ...
$ DELY_QTY : int 82 62 57 57 67 57 53 70 70 60 ...
Хотя кажется, что некоторые из WK_DIFF столбцов пусты, они содержат значения в нижней части столбца.
> dput(df_full[1:5, ])
structure(list(DELY_DATE = structure(c(16461, 16468, 16475, 16482,
16489), class = "Date"), WK_DIFF_3 = c(37L, 40L, 72L, 30L, 41L
), WK_DIFF_4 = c(NA, 40L, 72L, 31L, 44L), WK_DIFF_5 = c(NA, NA,
73L, 35L, 43L), WK_DIFF_6 = c(NA, NA, NA, 37L, 48L), WK_DIFF_7 = c(NA,
NA, NA, NA, 52L), WK_DIFF_8 = c(NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_9 = c(NA_integer_, NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_10 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_11 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_12 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_13 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_14 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_15 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_16 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_17 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), WK_DIFF_18 = c(NA_integer_,
NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_, NA_integer_), DELY_QTY = c(82L,
62L, 57L, 57L, 67L)), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")
Я ценю предложение о правильном подходе к этому.
Ответ №1:
Вы можете использовать mutate() с across() помощью. Чтобы манипулировать новыми именами столбцов, вы можете использовать синтаксис спецификации клея в .names аргументе.
library(dplyr)
df_full %>%
mutate(across(starts_with("WK_DIFF"), ~ DELY_QTY - .x,
.names = '{sub("WK_", "", col)}'))
-
Примечание:
'{sub("WK_", "", col)}'преобразуетсяWK_DIFF_XвDIFF_X. -
Описание
.names:Спецификация склеивания, которая описывает, как называть выходные столбцы. Это может использоваться
{col}для обозначения выбранного имени столбца и{fn}для обозначения имени применяемой функции. Значение по умолчанию (NULL) эквивалентно"{col}"для случая с одной функцией и"{col}_{fn}"для случая, когда используется список для.fns. -
Использование спецификации клея : https://github.com/tidyverse/glue
Вывод
DELY_DATE WK_DIFF_3 WK_DIFF_4 WK_DIFF_5 WK_DIFF_6 WK_DIFF_7 WK_DIFF_8 WK_DIFF_9
1 2015-01-26 37 NA NA NA NA NA NA
2 2015-02-02 40 40 NA NA NA NA NA
3 2015-02-09 72 72 73 NA NA NA NA
4 2015-02-16 30 31 35 37 NA NA NA
5 2015-02-23 41 44 43 48 52 NA NA
WK_DIFF_10 WK_DIFF_11 WK_DIFF_12 WK_DIFF_13 WK_DIFF_14 WK_DIFF_15 WK_DIFF_16
1 NA NA NA NA NA NA NA
2 NA NA NA NA NA NA NA
3 NA NA NA NA NA NA NA
4 NA NA NA NA NA NA NA
5 NA NA NA NA NA NA NA
WK_DIFF_17 WK_DIFF_18 DELY_QTY DIFF_3 DIFF_4 DIFF_5 DIFF_6 DIFF_7 DIFF_8 DIFF_9
1 NA NA 82 45 NA NA NA NA NA NA
2 NA NA 62 22 22 NA NA NA NA NA
3 NA NA 57 -15 -15 -16 NA NA NA NA
4 NA NA 57 27 26 22 20 NA NA NA
5 NA NA 67 26 23 24 19 15 NA NA
DIFF_10 DIFF_11 DIFF_12 DIFF_13 DIFF_14 DIFF_15 DIFF_16 DIFF_17 DIFF_18
1 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
2 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
3 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
4 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
5 NA NA NA NA NA NA NA NA NA
Комментарии:
1. Отлично, спасибо @Darren. Кажется, мне нужно ознакомиться с этим пакетом, поскольку он намного компактнее и понятнее.
Ответ №2:
Вы могли бы попробовать что-то вроде этого:
library(tidyverse)
df_full %>%
mutate(across(c(WK_DIFF_3:WK_DIFF_18),.fns = list(new = ~ .-DELY_QTY) ))
Вывод:
DELY_DATE WK_DIFF_3 WK_DIFF_4 WK_DIFF_5 WK_DIFF_6 WK_DIFF_7 WK_DIFF_8 WK_DIFF_9 WK_DIFF_10 WK_DIFF_11
1 2015-01-26 37 NA NA NA NA NA NA NA NA
2 2015-02-02 40 40 NA NA NA NA NA NA NA
3 2015-02-09 72 72 73 NA NA NA NA NA NA
4 2015-02-16 30 31 35 37 NA NA NA NA NA
5 2015-02-23 41 44 43 48 52 NA NA NA NA
WK_DIFF_12 WK_DIFF_13 WK_DIFF_14 WK_DIFF_15 WK_DIFF_16 WK_DIFF_17 WK_DIFF_18 DELY_QTY WK_DIFF_3_new
1 NA NA NA NA NA NA NA 82 -45
2 NA NA NA NA NA NA NA 62 -22
3 NA NA NA NA NA NA NA 57 15
4 NA NA NA NA NA NA NA 57 -27
5 NA NA NA NA NA NA NA 67 -26
WK_DIFF_4_new WK_DIFF_5_new WK_DIFF_6_new WK_DIFF_7_new WK_DIFF_8_new WK_DIFF_9_new WK_DIFF_10_new
1 NA NA NA NA NA NA NA
2 -22 NA NA NA NA NA NA
3 15 16 NA NA NA NA NA
4 -26 -22 -20 NA NA NA NA
5 -23 -24 -19 -15 NA NA NA
WK_DIFF_11_new WK_DIFF_12_new WK_DIFF_13_new WK_DIFF_14_new WK_DIFF_15_new WK_DIFF_16_new WK_DIFF_17_new
1 NA NA NA NA NA NA NA
2 NA NA NA NA NA NA NA
3 NA NA NA NA NA NA NA
4 NA NA NA NA NA NA NA
5 NA NA NA NA NA NA NA
WK_DIFF_18_new
1 NA
2 NA
3 NA
4 NA
5 NA
И если я перепутал порядок операций, то должен DELY_QTY-. извиниться.