構建動態轉換語句

Question

我已經有了一個包含多個（數字）列的數據框，並且希望創建一個新的數據框，其列是原始的列。

> df <- data.frame(cbind(id=LETTERS[1:10], 
wheat=c(123,234,345,456,678,987,876,654,432,321),barley=c(135,975,246,864,357,753,468,642,579,531))) 
> df 
    id wheat barley 
1 A 123 135 
2 B 234 975 
3 C 345 246 
4 D 456 864 
5 E 678 357 
6 F 987 753 
7 G 876 468 
8 H 654 642 
9 I 432 579 
10 J 321 531 
> rankeddf <- transform(df, wheat=rank(wheat), barley=rank(barley)) 
> rankeddf 
    id wheat barley 
1 A  1  1 
2 B  2  10 
3 C  4  2 
4 D  6  9 
5 E  8  3 
6 F 10  8 
7 G  9  4 
8 H  7  7 
9 I  5  6 
10 J  3  5 

事情是，列的數量和名稱不同。我有一個指定它們的向量：

cols <- c("wheat", "barley") 

我該如何構建transform聲明？或者甚至循環遍歷cols向量，在每次迭代中應用transform語句一次？我猜測答案將與eval或evalq有關，但我還沒有把我的頭圍繞在他們身上。例如，

> rankeddf2 <- df 
> for (col in cols) {rankeddf2 <- transform(rankeddf2, evalq(paste(col,"=rank(",col,")",sep="")))} 
> rankeddf2 
    id wheat barley 
1 A 123 135 
2 B 234 975 
3 C 345 246 
4 D 456 864 
5 E 678 357 
6 F 987 753 
7 G 876 468 
8 H 654 642 
9 I 432 579 
10 J 321 531 

沒有辦法。

另外，是否有另一種方法呢？

Answer 1

您可以通過使用lapply和rank()做到這一點：

as.data.frame(lapply(df[, cols], rank)) 
    wheat barley 
1  1  1 
2  2  10 
3  4  2 
4  6  9 
5  8  3 
6  10  8 
7  9  4 
8  7  7 
9  5  6 
10  3  5 

---

OK，所以在這個過程中，你失去了第一列，但是這很容易添加回：

data.frame(id=df[[1]], lapply(df[, cols], rank)) 
    id wheat barley 
1 A  1  1 
2 B  2  10 
3 C  4  2 
4 D  6  9 
5 E  8  3 
6 F 10  8 
7 G  9  4 
8 H  7  7 
9 I  5  6 
10 J  3  5 

Answer 2

我喜歡將transform()和相關的with()和within()作爲語法糖，它們交互式地在頂層有用，但頗爲有用常子集化，並通過'['()，'[<-'()等更換更易於使用的工作，比如這個：

> df2 <- df ## copy 
> df2[, cols] <- apply(df[, cols], 2, rank) 
> df2 
    id wheat barley 
1 A  1  1 
2 B  2  10 
3 C  4  2 
4 D  6  9 
5 E  8  3 
6 F 10  8 
7 G  9  4 
8 H  7  7 
9 I  5  6 
10 J  3  5 

'['()和'[<-'()已經做你想做的，所以你在試圖迫使transform()做一些事情，已經實現多更容易使用子集和替換功能。