Автоматически генерировать новые имена переменных, используя dplyr mutate
Я хотел бы создавать имена переменных динамически при использовании dplyr; хотя, я был бы в порядке с решением не-dplyr также.
Например:
data(iris)
library(dplyr)
iris <- iris %>%
group_by(Species) %>%
mutate(
lag_Sepal.Length = lag(Sepal.Length),
lag_Sepal.Width = lag(Sepal.Width),
lag_Petal.Length = lag(Petal.Length)
) %>%
ungroup
head(iris)
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species lag_Sepal.Length lag_Sepal.Width
(dbl) (dbl) (dbl) (dbl) (fctr) (dbl) (dbl)
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa NA NA
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 5.1 3.5
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.9 3.0
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4.7 3.2
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 4.6 3.1
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 5.0 3.6
Variables not shown: lag_Petal.Length (dbl)
Но вместо того, чтобы сделать это три раза, я хочу создать 100 таких "лаговых" переменных, которые принимают имя: lag_original name name. Я пытаюсь выяснить, как это сделать, не набирая имя новой переменной 100 раз, но у меня ничего не получится.
Я посмотрел на этот пример и этот пример в другом месте на SO. Они похожи, но я не могу собрать воедино конкретное решение, которое мне нужно. Любая помощь приветствуется!
редактировать
Спасибо @BenFasoli за вдохновение. Я взял его ответ и немного подправил его, чтобы найти решение, в котором я нуждался. Я также использовал этот блог RStudio и этот пост. "Отставание" в имени переменной - это трейлинг, а не лидерство, но я могу с этим смириться.
Мой окончательный код опубликован здесь на случай, если он пригодится кому-либо еще:
lagged <- iris %>%
group_by(Species) %>%
mutate_at(
vars(Sepal.Length:Petal.Length),
funs("lag" = lag)) %>%
ungroup
# A tibble: 6 x 8
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species Sepal.Length_lag Sepal.Width_lag
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr> <dbl> <dbl>
1 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa NA NA
2 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 5.1 3.5
3 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.9 3.0
4 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4.7 3.2
5 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 4.6 3.1
6 5.4 3.9 1.7 0.4 setosa 5.0 3.6
# ... with 1 more variables: Petal.Length_lag <dbl>
3 ответа
Ты можешь использовать mutate_all (или же mutate_at для конкретных столбцов), затем предварять lag_ к именам столбцов.
data(iris)
library(dplyr)
lag_iris <- iris %>%
group_by(Species) %>%
mutate_all(funs(lag(.))) %>%
ungroup
colnames(lag_iris) <- paste0('lag_', colnames(lag_iris))
head(lag_iris)
lag_Sepal.Length lag_Sepal.Width lag_Petal.Length lag_Petal.Width lag_Species
<dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <fctr>
1 NA NA NA NA setosa
2 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa
3 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa
4 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa
5 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa
6 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa
Вот подход data.table. Я выбрал столбцы с номерами в этом случае. Что вы хотите сделать, это выбрать имена столбцов и заранее создать новые имена столбцов. Затем вы подаете заявку shift(), который работает как lag() а также lead() в пакете dplyr, к каждому из выбранных вами столбцов.
library(data.table)
# Crate a df for this demo.
mydf <- iris
# Choose columns that you want to apply lag() and create new colnames.
cols = names(iris)[sapply(iris, is.numeric)]
anscols = paste("lag_", cols, sep = "")
# Apply shift() to each of the chosen columns.
setDT(mydf)[, (anscols) := shift(.SD, 1, type = "lag"),
.SDcols = cols]
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species lag_Sepal.Length lag_Sepal.Width
1: 5.1 3.5 1.4 0.2 setosa NA NA
2: 4.9 3.0 1.4 0.2 setosa 5.1 3.5
3: 4.7 3.2 1.3 0.2 setosa 4.9 3.0
4: 4.6 3.1 1.5 0.2 setosa 4.7 3.2
5: 5.0 3.6 1.4 0.2 setosa 4.6 3.1
---
146: 6.7 3.0 5.2 2.3 virginica 6.7 3.3
147: 6.3 2.5 5.0 1.9 virginica 6.7 3.0
148: 6.5 3.0 5.2 2.0 virginica 6.3 2.5
149: 6.2 3.4 5.4 2.3 virginica 6.5 3.0
150: 5.9 3.0 5.1 1.8 virginica 6.2 3.4
lag_Petal.Length lag_Petal.Width
1: NA NA
2: 1.4 0.2
3: 1.4 0.2
4: 1.3 0.2
5: 1.5 0.2
---
146: 5.7 2.5
147: 5.2 2.3
148: 5.0 1.9
149: 5.2 2.0
150: 5.4 2.3
Так как вы также довольны не-dplyr, попробуйте это:
lagger <- function(x, n) c(rep(NA,n), head(x,-n) )
iris[paste0("lag_", names(iris) )] <- lapply(iris, lagger, n=1)
head(iris,2)[-(1:5)]
# lag_Sepal.Length lag_Sepal.Width lag_Petal.Length lag_Petal.Width lag_Species
#1 NA NA NA NA NA
#2 5.1 3.5 1.4 0.2 1