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数据帧重叠列

lapply dataframe r

Daniel V · 技术社区 · 6 年前

我很难创建标准化的列类型。我正在编写一个从列到列的函数,从另一个列表中查找它应该是什么数据类型,然后将列格式更改为该类型。

as.data.frame(lapply(claims, 
 function(fun.col){

   col.type <- claims.mapping$type[match(colnames(fun.col),
                                         claims.mapping$col.name.std)]

   if (is.na(col.type)) {
     #Do nothing
   } else if (col.type == "Date") {
     as.Date(fun.col[], origin = "1900-01-01")
   } 
 }))

这就产生了错误

if(is.na(col.type))中的错误:参数的长度为零

我认为这个问题是由于不确定如何将它的参数循环传递给函数而引起的。我该如何解决这个问题?

示例数据:

claims <- structure(list(a = c(13245, 43220, 45221), b = 1:3), row.names = (NA, -3L), class = "data.frame")

claims.mapping <- structure(list(col.name.std = structure(1:3, .Label = c("a", "b", "c"), class = "factor"), x = c("Date", "numeric", "character")), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

预期输出:

structure(list(a = structure(c(-12322, 17653, 19654), class = "Date"), b = 1:3), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

2 回复 | 直到 6 年前

MKR 6 年前

你可以用 mapply .你需要改变一下你的策略。通过 names 属于 claims 发挥作用 映射 然后返回转换后的数据 声称 数据帧。

as.data.frame(mapply(function(fun.col){
  col.type <- claims.mapping$x[match(fun.col,
                                        claims.mapping$col.name.std)]

  if (is.na(col.type)) {
    claims[,fun.col]
  } else if (col.type == "Date") {
    as.Date(claims[,fun.col], origin = "1990-01-01")
  } else{
    claims[,fun.col]
  }
},names(claims), SIMPLIFY = FALSE))

#            a b
# 1 2026-04-07 1
# 2 2108-05-02 2
# 3 2113-10-24 3

从OP修正的数据:

claims <- structure(list(a = c(13245, 43220, 45221), b = 1:3), .Names = c("a", "b"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")
          structure(list(a = 10:20, b = 21:31), .Names = c("a", "b"), row.names = c(NA, -11L), class = "data.frame")

claims.mapping <- structure(list(col.name.std = structure(1:3, .Label = c("a", "b", "c"), class = "factor"), x = c("Date", "numeric", "character")), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

Onyambu 6 年前

您可以按需要的顺序包含函数。我从那里给他们打电话,如图所示

claims.mapping$fun=c(function(x)as.Date(x,"1990-01-01"),as.numeric,as.character)
ss=function(x,y) with(claims.mapping,fun[col.name.std==y][[1]])(x)
data.frame(Map(ss ,claims,names(claims)))
           a b
1 1936-04-07 1
2 2018-05-02 2
3 2023-10-24 3

或者你可以试试

data.frame(Map( function(i,j)
{
 k= c(function(x)as.Date(x,"1900-01-01"),as.numeric,as.character)
 k[claims.mapping$col.name.std==j][[1]](i) 
},
claims,names(claims))
)
           a b
1 1936-04-07 1
2 2018-05-02 2
3 2023-10-24 3