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重複の可能性：
「apply」ファミリーの関数を使用してdata.framesのリストを処理する

6つの数値変数V1、V2、V3およびV1.lag、V2.lag、V3.lagを持つデータフレームがあります。

注：私の実際のデータセットにははるかに多くの変数がありますが、説明のためだけに3を使用しています！

すべてのV変数（ラグ変数ではない）を自動的に（ハードコーディングせずに）実行し、各V変数を対応するラグ変数で除算することによってV1.over.V1.lag変数を作成できるようにしたいと思います。

df<-data.frame(matrix(rnorm(216),72,6));
colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag");

前もって感謝します

**編集：「生の」列と「ラグ」の列を識別する方法を考え出しました**

raws <- sapply( names(df), function(x){ unlist(strsplit(x, "[.]"))[2] == "raw" } ); ## which are raw factors

lags <- sapply( names(df), function(x){ unlist(strsplit(x, "[.]"))[2] == "lag" } ); ## which are lagged factors

しかし、私はまだすべての生の要因をそれらの遅れの対応物で分割する方法を理解することができません

which(raws);

インデックスが表示されますが、それらをラグと組み合わせて新しい要素にするにはどうすればよいですか？

df[which(raws)] / df[which(lags)]

動作しません

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data.frameにv.raw列とv.lag列しかない場合、これは機能するはずです。

  mm <- colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag")
  df[,gregexpr('.raw',mm) > 0] /df[,gregexpr('.*lag',mm) > 0]

ソリューションの説明を編集します。

gregexpr('.raw',mm) > 0
[1]  TRUE  TRUE  TRUE FALSE FALSE FALSE  

head(df[,gregexpr('.raw',mm) > 0],1)
     v1.raw     v2.raw    v3.raw
1 0.7719037 -0.2078197 -1.223753

regexpr('.lag',mm) > 0
[1] FALSE FALSE FALSE  TRUE  TRUE  TRUE

head(df[,gregexpr('.lag',mm) > 0],1)
     v1.lag     v2.lag    v3.lag
1 0.7719037 -0.2078197 -1.223753

ベクトル化を使用/して除算を行うよりも、1回の操作で実行できます。

ここに例があります：

df <- matrix(rep(c(1,2,3,4,5,6),each = 5),ncol=6)
colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag")
    v1.raw v2.raw v3.raw v1.lag v2.lag v3.lag
[1,]      1      2      3      4      5      6
[2,]      1      2      3      4      5      6
[3,]      1      2      3      4      5      6
[4,]      1      2      3      4      5      6
[5,]      1      2      3      4      5      6


mm <- colnames(df)
df[,which(gregexpr('.raw',mm) > 0)] /df[,which(gregexpr('.lag',mm) > 0)]

   v1.raw v2.raw v3.raw      #as expected 1/4 2/5 3/6
[1,]   0.25    0.4    0.5 
[2,]   0.25    0.4    0.5
[3,]   0.25    0.4    0.5
[4,]   0.25    0.4    0.5
[5,]   0.25    0.4    0.5

Edit2はNanをゼロで防ぐ

df <- matrix(rep(c(1,2,3,4,5,6),each = 5),ncol=6)
colnames(df) <- c("v1.raw", "v2.raw", "v3.raw", "v1.lag", "v2.lag", "v3.lag")
df[1,4] <- 0              ## I introduce a 0 here
mm <- colnames(df)
## I use ifelse , because it is vectorize also !
## If you find a 0 , don't compute , and retuen me the original value 
## You can do other things here 
ifelse(df[,which(gregexpr('.lag',mm) > 0)] != 0 ,
       df[,which(gregexpr('.raw',mm) > 0)] /df[,which(gregexpr('.lag',mm) > 0)],
       df[,which(gregexpr('.raw',mm) > 0)])  

    v1.lag v2.lag v3.lag    ## for some reasons ifelse choose other columns names!(lag not raw)
[1,]   1.00    0.4    0.5
[2,]   0.25    0.4    0.5
[3,]   0.25    0.4    0.5
[4,]   0.25    0.4    0.5
[5,]   0.25    0.4    0.5
于 2013-01-04T18:16:34.830 に答える