我想用ifelse()创建多个列 - 多个数据帧的条件。这是我的示例代码:
df1 <- tibble(
date = lubridate::today() +0:9,
return= runif(n = 10, min = 0, max = 5))
df2 <- tibble(
date = lubridate::today() +0:9,
return= runif(n = 10, min = 0, max = 5))
df3 <- tibble(
date = lubridate::today() +0:9,
return= runif(n = 10, min = 0, max = 5))
现在我想添加具有上升条件的新列(从1到5)。第一列应仅包含“return”列的值,该列大于1,第二列应仅包含值,高于1.5,第三列应仅包含值,高于2,并且等......
例如,我可以使用for循环来完成它。但这仅适用于一个数据帧:
for(i in seq(1, 5, 0.5)){
varname =paste0("return>",i)
df1[[varname]] <- with(df1, ifelse(return > i, return, NA))
}
> head(df1)
# A tibble: 6 x 12
date return `return > 0.5 s~ `return > 1 sd` `return > 1.5 s~ `return > 2 sd` `return > 2.5 s~
<date> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2019-03-09 4.94 4.94 4.94 4.94 4.94 4.94
2 2019-03-10 0.936 0.936 NA NA NA NA
3 2019-03-11 0.770 0.770 NA NA NA NA
4 2019-03-12 1.03 1.03 1.03 NA NA NA
5 2019-03-13 3.34 3.34 3.34 3.34 3.34 3.34
6 2019-03-14 0.983 0.983 NA NA NA NA
# ... with 5 more variables: `return > 3 sd` <dbl>, `return > 3.5 sd` <dbl>, `return > 4 sd` <dbl>,
# `return > 4.5 sd` <dbl>, `return > 5 sd` <dbl>
这是获取一个数据帧所需输出的另一个代码:
n <- seq(0.5, 5, 0.5)
df1[paste0("return > ", n, " sd")] <- lapply(n, function(x)
replace(df1$return, df1$return <= x, NA))
我的问题是,如何将这些代码放在map-function(或其他函数)中来运行所有3个数据帧的代码?
将所有数据帧放在列表中并创建一个函数以返回新列
df_list <- list(df1, df2, df3)
return_new_cols <- function(df1) {
n <- seq(0.5, 5, 0.5)
df1[paste0("return > ", n, " sd")] <- lapply(n, function(x)
replace(df1$return, df1$return <= x, NA))
df1
}
现在将return_new_cols
函数应用于列表中的每个数据帧
lapply(df_list, return_new_cols)
你可以用purrr::map
代替lapply
来实现同样的目标
purrr::map(df_list, return_new_cols)