R：在特定列上应用功能，保留其余数据框

Question

我想学习如何在我的数据框的特定列上应用函数，而不会“排除”我的df中的其他列。 例如，我想将某些特定的列乘以1000，而其他的保留不变。

例如，使用sapply函数：

    a<-as.data.frame(sapply(table.xy[,1], function(x){x*1000}))

我得到的新数据帧的第一列乘以1000，但没有其他列，我在操作中没有使用过。 所以我的尝试是这样做的：

    a<-as.data.frame(sapply(table.xy, function(x) if (colnames=="columnA") {x/1000} else {x}))

但是这个没用。

我的解决方法是给两个数据框都添加ID行，然后再将旧数据框与新创建的数据框合并以获得一个完整的数据框。 但是我认为必须有一个更好的解决方案。 是不是

Answer 1

如果只想对一或几列进行计算，则可以使用transform或简单地手动对其进行索引：

# with transfrom:
df <- data.frame(A = 1:10, B = 1:10)
df <- transform(df, A = A*1000)

# Manually:
df <- data.frame(A = 1:10, B = 1:10)
df$A <- df$A * 1000

Answer 2

以下代码将所需的功能仅应用于您指定的列。 作为可重现的示例，我将创建一个简单的数据框。

(df <- data.frame(x = 1, y = 1:10, z=11:20))
(df <- cbind(df[1], apply(df[2:3],2, function(x){x*1000})))

基本上，使用cbind()选择不希望函数在其上运行的列，然后对目标列使用带所需函数的apply() 。

Answer 3

在dplyr我们将使用mutate_at ，您可以在其中选择或排除特定变量（通过在变量名前加上“-”减号）。 您可以命名一个函数

df <- df %>% mutate_at(vars(columnA), scale)

或创建自己的

df <- df %>% mutate_at(vars(columnA, columnC), function(x) {do this})