はとても良い、これまでのところ、次の例as.formula '='（オブジェクトが見つかりません）
df1 <- data.frame(a=c(1,2,3),b=c(2,4,6));
transform(df1,c=a+b)
a b c
1 1 2 3
2 2 4 6
3 3 6 9
に検討します。左手と右手側のセパレータとして「〜」
transform(df1,as.formula("c=a+b"))
ただし、Rは
Error in eval(expr, envir, enclos) : object 'b' not found
は、このエラーは使用して発生していないと言う：今私はas.formulaを使用して、動的にこれをコーディングしたいと思います。私は何とか数式の評価を遅らせることができますか？代入にas.formulaを使用することは可能ですか？私は 'with'で回り込んでみたが役に立たなかった。
あなたのコメントにあなたが言った問題は解決しました。それはあなたの本当の目標だと思われます。これにより、元の質問からの数式の混乱を避けることができます。
データセットの再現可能なバージョン。
group_names <- apply(
expand.grid("X", c("X", "O", "Y"), c("A", "B", "C"), "_", 0:9, 0:9),
1,
paste,
collapse = ""
)
n_groups <- 50
n_points_per_group <- 10
df1 <- as.data.frame(matrix(
runif(n_points_per_group * n_groups),
ncol = n_groups
))
colnames(df1) <- sample(group_names, n_groups)
データフレームをロングフォーマットに変換します。 （ここではreshapeパッケージを使用してください。またstats::reshapeを使用することができます。）
melted_df1 <- melt(df1)
、第2の文字と番号が一致し、あなたの基準に基づいてグループを定義します。 （ご希望の場合はplyr::ddply）
melted_df1$group <- with(melted_df1, paste(
substring(variable, 2, 2),
substring(variable, 5, 6),
sep = ""
))
今の要約統計情報を取得するためにtapplyを呼び出します。
with(melted_df1, tapply(value, group, mean))
あなたはそれらを式ではなく「式」にしたいと思っています。しかし、 'eval（parse（text =" whatever "））'にいくつかのバリエーションがあり、ひどい恐ろしいコードとバグを見つけにくいという結果に終わるようです。可能であれば、それほど巧妙ではないものを試してみてください。 –
文字列を等号に分割する方がよいでしょう。左側には、 'df1 [[" c "]] < - something'のようなものがあります。 '' a + b ''から' df1'で評価されたものになるということは、 '' eval（parse（text = "a + b"）、df1） 'または同様に醜いものを意味します。あなたが達成しようとしていることについてもっと詳しく教えて、代替案を考えるのを助けることをお勧めします。 –
私の本当の問題では、それを自動的に行うことも重要ではありません。私はちょうど "XA [XOY] [ABC] _ [0-9] [0-9]"、例えば "XXA_05"というカテゴリに属する名前で、約50列あります。今、私は同じ "X [XOY]"タイプと同じ数字のすべての列、例えば "XXA_00"と "XXB_00"を平均して、これらの列の最初に保存したいと思います。 もちろん、これは右の列をグレープすることによって列レベルで行うこともできます。私は数式問題をアクロスに遭遇したばかりで、数式として実装できるかどうかを知りたいと思っています。 – Johannes