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R：如何在另一个向量中粘贴完整的向量

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我正在尝试在向量中使用字符串来调出另一个向量，以便所有内容都将在paste命令中输出 . 然后我使用这些字符向量来过滤掉数据帧 .

使用mtcars数据框作为示例（将行名称转换为列，以便我可以使用某些字符）...

df < - mtcars df $ Cars < - rownames（df）

我对以下向量感兴趣

allSearches = c（“SearchA”，“Search1”）

并且“SearchA”和“Search1”被定义为......

SearchA = c（“mazda”，“honda”）Search1 = c（“merc”，“toyota”）

我希望能够通过SearchA中的变量过滤数据框df，然后通过Search1中的变量过滤数据框df .

对于单独的代码行，我可以使用以下代码...

sub = df [grepl（paste（Search1，collapse =“|”），df $ Cars，ignore.case = T），] sub $ SearchA < - “是”df = merge（df，sub，all.x = T）

这样做的目的是让它处于“for”循环中，以便我可以在需要时添加其他搜索 .

我试过以下......

for（i in 1：length（allSearches））{sub = df [grepl（paste（allSearches [i]，collapse =“|”），df $ Cars，ignore.case = T），] sub [，allSearches [ i]] < - “是”df = merge（df，sub，all.x = T）}

但我得到以下错误......

[< - . data.frame（* tmp * ,, allSearches [i]，value =“Yes”）出错：替换有1行，数据有0

在尝试剖析问题时，我发现这个特定方法的问题在于“粘贴”功能，其中...

粘贴（allSearches [1]，collapse =“|”）

输出以下内容......

“SearchA”

而不是完整的矢量

[1]“mazda”“honda”

任何帮助将不胜感激 . 我正在处理很多适合“allSearches”内部的“搜索”，因此在循环中获取所有内容会很好，这样我就不必为每个过滤器做3行 . 此外，不同“搜索”的矢量名称不遵循任何特定模式 .

谢谢！ JCB

r vector reference character paste

3 回答

  • 0

    您也可以保留以前的代码并使用 get ：

    在你的循环中，如果你替换

    sub = df[grepl(paste(allSearches[i],collapse="|"), df$Cars, ignore.case=T),]

    通过

    sub = df[grepl(paste(get(allSearches[i]),collapse="|"), df$Cars, ignore.case=T),]

    它应该工作 .

    for (i in 1:length(allSearches)){     
     sub = df[grepl(paste(get(allSearches[i]),collapse="|"), df$Cars, ignore.case=T),]
     sub[,allSearches[i]] <- "Yes"
     df = merge(df, sub, all.x = T)
 }

> df[c(6:13,18:20,29),]
    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb             Cars SearchA Search1
6  15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8    Maserati Bora    <NA>    <NA>
7  15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3      Merc 450SLC    <NA>     Yes
8  15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2      AMC Javelin    <NA>    <NA>
9  15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2 Dodge Challenger    <NA>    <NA>
10 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4   Ford Pantera L    <NA>    <NA>
11 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3       Merc 450SE    <NA>     Yes
12 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3       Merc 450SL    <NA>     Yes
13 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4        Merc 280C    <NA>     Yes
18 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6     Ferrari Dino    <NA>    <NA>
19 21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4        Mazda RX4     Yes    <NA>
20 21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4    Mazda RX4 Wag     Yes    <NA>
29 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2      Honda Civic     Yes    <NA>
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  • 0

    你也可以使用 Map

    df[allSearches] <-Map(function(x,y) 
  c('No', 'Yes')[grepl(x,y, ignore.case=TRUE)+1] , allSearches, list(df$Cars))

    更新

    如果需要 merge 跨 groups 的 Seach 模式

    allSearches <- mget(ls(pattern='^Search'))
res <- merge(df, Reduce(function(...) merge(..., all=TRUE),
    Map(function(x,y,z) {indx <-grepl(paste(x, collapse="|"), y,
                         ignore.case=TRUE)
                        sub<- df[indx,]
                        sub[z] <- 'Yes'
                        sub   } ,
       allSearches, list(df$Cars), names(allSearches))), 
                 all.x=TRUE)


 res[c(6:13,18:20,29),]
 #    mpg cyl  disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb             Cars Search1
 #6  15.0   8 301.0 335 3.54 3.570 14.60  0  1    5    8    Maserati Bora    <NA>
 #7  15.2   8 275.8 180 3.07 3.780 18.00  0  0    3    3      Merc 450SLC     Yes
 #8  15.2   8 304.0 150 3.15 3.435 17.30  0  0    3    2      AMC Javelin    <NA>
 #9  15.5   8 318.0 150 2.76 3.520 16.87  0  0    3    2 Dodge Challenger    <NA>
 #10 15.8   8 351.0 264 4.22 3.170 14.50  0  1    5    4   Ford Pantera L    <NA>
 #11 16.4   8 275.8 180 3.07 4.070 17.40  0  0    3    3       Merc 450SE     Yes
 #12 17.3   8 275.8 180 3.07 3.730 17.60  0  0    3    3       Merc 450SL     Yes
 #13 17.8   6 167.6 123 3.92 3.440 18.90  1  0    4    4        Merc 280C     Yes
 #18 19.7   6 145.0 175 3.62 2.770 15.50  0  1    5    6     Ferrari Dino    <NA>
 #19 21.0   6 160.0 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4        Mazda RX4    <NA>
 #20 21.0   6 160.0 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4    Mazda RX4 Wag    <NA>
 #29 30.4   4  75.7  52 4.93 1.615 18.52  1  1    4    2      Honda Civic    <NA>
 #   SearchA
 #6     <NA>
 #7     <NA>
 #8     <NA>
 #9     <NA>
 #10    <NA>
 #11    <NA>
 #12    <NA>
 #13    <NA>
 #18    <NA>
 #19     Yes
 #20     Yes
 #29     Yes

    数据

    df <- mtcars
df$Cars <- rownames(df)

SearchA = c("mazda","honda")
Search1 = c("merc","toyota")

allSearches = c(SearchA,Search1)
    回复于
  • 0

    好的，这是你需要改变的 .

    df <- mtcars
df$Cars <- rownames(df)

SearchA = c("mazda","honda")
Search1 = c("merc","toyota")

allSearches = c("SearchA","Search1")

for (i in 1:length(allSearches)){
    sub = df[grepl(paste(get(allSearches[i]), collapse="|"), df$Cars, ignore.case=T),]

    sub[,allSearches[i]] <- "Yes"

    df = merge(df, sub, all.x = T)

}

    我唯一改变的是 paste(get(allSearches[i]), collapse="|") . 当您使用 get 时，它会尝试获取包含这些名称的向量

    最后你可以把：

    df[is.na(df)] <- "No"
    回复于

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