r - 设置公式中定义的变量名称

Question

这才突然出现在我的脑海里，

让我们从最近的一个问题中举出这个例子:

数据:

df1<-
structure(list(Year = c(2015L, 2015L, 2015L, 2015L, 2016L, 2016L, 
2016L, 2016L), Category = c("a", "1", "2", "3", "1", "2", "3", 
"1"), Value = c(2L, 3L, 2L, 1L, 7L, 2L, 1L, 1L)), row.names = c(NA, 
-8L), class = "data.frame")

代码:

aggregate( Value ~ Year + c(MY_NAME = c("OneTwo", "three")[Category %in% 1:2 + 1]), data=df1, FUN=sum )

当前输出:(看新 var 的长丑名字)

#  Year c(MY_NAME = c("OneTwo", "three")[Category %in% 1:2 + 1]) Value
#1 2015                                                   OneTwo     3
#2 2016                                                   OneTwo     1
#3 2015                                                    three     5
#4 2016                                                    three    10

所需的输出:

#  Year MY_NAME Value
#1 2015  OneTwo     3
#2 2016  OneTwo     1
#3 2015   three     5
#4 2016   three    10

请注意:

可以(可能应该)声明一个新变量。

这个问题是关于如何通过在code:中的one-liner中添加代码来直接设置新变量的名称。部分。

Answer 1

而不是 c , 我们需要 cbind ，这会导致 matrix列名为“MY_NAME”的一列，而 c得到一个 named vector具有“MY_NAME”的唯一名称( make.unique )

aggregate( Value ~ Year +
   cbind(MY_NAME = c("OneTwo", "three")[Category %in% 1:2 + 1]), data=df1, FUN=sum )
#  Year MY_NAME Value
#1 2015  OneTwo     3
#2 2016  OneTwo     1
#3 2015   three     5
#4 2016   three    10

在 ?aggregate ，提到了cbind的用法在 formula方法

formula - a formula, such as y ~ x or cbind(y1, y2) ~ x1 + x2, where the y variables are numeric data to be split into groups according to the grouping x variables (usually factors).

带有 tidyverse 的选项将是

library(dplyr)
df1 %>% 
      group_by(Year, MY_NAME = c("OneTwo", "three")[Category %in% 1:2 + 1]) %>%
      summarise(Value = sum(Value))