使用循环从 R 中的 dataframe 中的另一列创建多个列

Question

我有一个 CSV 文件，其中包含 19 列和 9 行关于雨量计和它们的坐标（LongLat）的平均降雨月份。 列是平均值，线条是雨量计。 CSV 文件可在此处访问： https://drive.google.com/file/d/1wGVT5etZomYW-Cb6R3KgHaV4mXrTjlu4/view?usp=sharing

目的是创建更多的列，以应用平均列的方程按月计算降雨因子。 每个雨量计（9 行）的 1 月降雨因子将使用第 7 列计算，2 月降雨使用第 8 列计算，3 月按第 9 列计算...

我正在为每一列尝试此代码并且它可以工作，但是可以减少此代码并使用循环制作？

library(tidyverse)
    
setwd("C:/scriptsr/R_postos_pluviometricos_interp_FUNCEME/")
        
#Code    
pluviometros <- read.csv("postos_fatorR.csv",
                                 header = T,
                                 sep = ",",
                                 stringsAsFactors = FALSE)
            
View(pluviometros)
            
pluviometros <- mutate(.data=pluviometros,R.JAN=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),7]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.FEV=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),8]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.MAR=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),9]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.APR=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),10]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.MAY=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),11]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.JUN=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),12]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.JUL=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),13]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.AGO=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),14]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.SEP=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),15]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.OCT=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),16]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.NOV=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),17]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85,
                                       R.DEC=67.355*((pluviometros[1:nrow(pluviometros),18]^2)/pluviometros[1:nrow(pluviometros),19])^0.85
                                       )
View(pluviometros)

Answer 1

这是来自dplyr的mutate_at方法：

library(dplyr)
data <- read.csv("https://docs.google.com/uc?id=1wGVT5etZomYW-Cb6R3KgHaV4mXrTjlu4&export=download")

data %>%
  mutate_at(vars(JAN:DEC),
            .funs = list(R = ~ 67.355 * ((.)^2 / TOTAL_pa)^0.85))

你和这之间的唯一区别是新列以_R结尾，而不是以R. .

如果您对选择的名称感到非常兴奋，可以添加rename_at ：

library(stringr)
data %>%
  mutate_at(vars(JAN:DEC),
            .funs = list(R = ~ 67.355 * ((.)^2 / TOTAL_pa)^0.85)) %>%
  rename_at(vars(JAN_R:DEC_R),
            .funs = list(~ paste0("R.",str_remove(.,"_R"))))

Answer 2

使用 R 基础不需要循环，只需使用 R 的矢量化操作能力：

result <- 67.355 *(pluviometros[,7:18]^2 / pluviometros[,"TOTAL_pa"])^0.85 
names(result) <- paste("R", names(pluviometros)[7:18], sep=".")
pluviometros <- cbind(pluviometros, result)

Answer 3

添加data.table解决方案：

library(data.table)

data <- data.table::fread("https://docs.google.com/uc?id=1wGVT5etZomYW-Cb6R3KgHaV4mXrTjlu4&export=download")

cols <- names(data)[which(names(data) == "JAN"):which(names(data) == "DEC")]

newCols <- paste0("R.", cols)

data[, (newCols) := lapply(.SD, function(x) 67.355* ((x^2) / TOTAL_pa)^0.85), .SDcols=cols]

结果：

> data[, c(cols, newCols), with=F]
       JAN     FEB     MAR     APR    MAY    JUN    JUL   AGO   SEP   OCT   NOV    DEC    R.JAN
1:  85.350 126.923 177.167 177.343 89.050 18.060  7.053 1.573 0.350 1.617 2.637 14.950 492.0292
2:  96.957 130.723 173.343 184.130 89.873 25.780 10.760 0.600 0.933 0.000 0.883 13.970 592.6067
3: 106.153 170.712 212.153 198.241 96.571 35.229 21.071 3.788 1.594 5.447 6.153 16.041 592.2811
4:  89.394 120.876 181.882 149.912 89.094 20.512  8.512 0.294 0.718 2.682 0.747 20.929 543.1993
5: 103.550 107.090 139.940 141.335 66.395 18.960  5.300 0.500 0.000 0.000 3.300 17.500 776.8248
6: 106.171 150.588 167.000 154.859 64.765 18.706  7.412 0.412 3.118 0.353 1.706 25.588 714.3158
7: 102.682 141.729 187.753 176.635 88.529 21.606  3.224 0.000 0.000 0.000 1.471  6.282 651.8239
8:  79.444 103.744 155.481 134.125 53.081 16.188  1.875 0.000 0.000 0.000 0.250  6.825 535.1631
9:  87.113 103.431 128.838 145.919 60.325 25.025  1.375 0.438 0.000 0.000 0.500 11.775 612.9724
       R.FEB    R.MAR    R.APR    R.MAY    R.JUN      R.JUL      R.AGO      R.SEP      R.OCT
1:  965.9696 1702.926 1705.803 528.8379 35.10468  7.0987276 0.55383926 0.04303884 0.58043280
2:  984.8734 1591.193 1763.168 520.8968 62.33945 14.1144143 0.10433719 0.22099416 0.00000000
3: 1328.2870 1921.970 1712.663 504.2925 90.81834 37.9059855 2.04993454 0.47062304 3.80111125
4:  907.2210 1817.094 1308.148 540.1039 44.47834  9.9721478 0.03265318 0.14898636 1.39995758
5:  822.5098 1296.191 1318.234 364.9203 43.34042  4.9640584 0.08970505 0.00000000 0.00000000
6: 1293.9688 1542.759 1356.976 308.2896 37.32912  7.7369606 0.05688601 1.77529109 0.04374185
7: 1127.3785 1818.392 1639.156 506.5652 46.06450  1.8149366 0.00000000 0.00000000 0.00000000
8:  842.4019 1675.845 1303.613 269.6365 35.81053  0.9172431 0.00000000 0.00000000 0.00000000
9:  820.7410 1192.270 1473.296 328.2051 73.54207  0.5301692 0.07582386 0.00000000 0.00000000
        R.NOV     R.DEC
1: 1.33300608 25.458625
2: 0.20124041 21.999656
3: 4.67617546 23.841660
4: 0.15936024 46.026439
5: 2.21840892 37.820963
6: 0.63686082 63.583139
7: 0.47811399  5.641004
8: 0.02984560  8.248154
9: 0.09496179 20.414250