我有一个包含多个年份和变量的数据集。我会指定每个年份和变量的数量，但我正在尝试创建一个脚本，该脚本可以运行，而不必为每个年份/变量复制和粘贴每个块，因此希望代码可以工作，而不考虑这些规范。基本上，对于每个变量，我都有一个膨胀的对应项。比如INCOME和INCOME_INFLATED，我想创建一个手动膨胀版本的INCOME（INCOME_MANUAL），并将其与INCOME_INFLATED进行比较。
下面是我输入数据的一个例子：
| 年份|收入|收入膨胀|CPIU|
| - ------| - ------| - ------| - ------|
| 二○ ○ ○年|一千五百|三千人|第二章|
| 二○ ○一年|一千|一千五百|1.5岁|
| 二○ ○二年|二○ ○ ○年|六千|三个|
下面是我希望输出数据的外观：
| 年份|收入|收入膨胀|CPIU|收入_手册|
| - ------| - ------| - ------| - ------| - ------|
| 二○ ○ ○年|一千五百|三千人|第二章|三千人|
| 二○ ○一年|一千|一千五百|1.5岁|一千五百|
| 二○ ○二年|二○ ○ ○年|六千|三个|六千|
其中income_manual是收入x CPIU。CPIU是一个数字变量，每年都有一个唯一的值。对于一两个变量来说，这很容易，但我很难弄清楚如何在不复制和粘贴每个变量的代码的情况下，为40多个变量实现这一点。
我可以很容易地创建一个相关变量的列表，我只是不知道如何创建一个循环，允许命名和创建新变量，所以用户可以只输入他们的数据文件并运行它。
这段代码成功地创建了按年份筛选的名为"data_[YEAR]"的新数据文件。（年份是变量YEAR中唯一值的列表。）
for (y in years[]) {
dy <- data %>% filter(YEAR == y)
assign(paste0("data_", y), dy)
}
remove(dy)但是，当我试图将同样的逻辑应用于变量时，它就不起作用了（vars是相关变量的列表）。
for (v in vars[]) {
data <- data %>% mutate(x = v * CPIU)
assign(paste0(v, "_manual"), data$x)
}它给出了以下错误：
Error in `mutate()`:
! Problem while computing `x = v * CPIU`.
Caused by error in `v * CPIU`:
! non-numeric argument to binary operator我相当习惯于在bash脚本中执行这些"创建新对象"的操作，但在R中却没有这么多，所以我不确定如何调用这种"字典"。本质上，我如何才能让R将"v"理解为实际的变量，而不是将变量名理解为字符串？
- 实际上，我希望执行以下操作：**
data$income_manual <- data$income * data$CPIU- 用于许多变量，而不必反复复制和粘贴此行。**
让我知道如果需要更多的细节或背景!非常感谢。
- 我也知道这里有很多问题和这个问题相似，但我不知道如何将它应用到我自己的工作中，我对R还是一个新手，所以我很抱歉有点困惑。*
1条答案
按热度按时间hrysbysz1#
IIUC -您可以使用矩阵运算从变量块中分配 Dataframe 的新列：
要使用
mtcars进行演示：