如何将范围因子分解为R中的数字列表

Question

我在735-739的数据框中有因子变量。

我想将其作为三个数字列(min, mean, max)添加到我的数据框中。

我开始用strsplit：

values = sapply(range, function(r) { 
    values = c(strsplit(as.character(r), "-")) 
}) 

我回来长度为1 list类的值：

[1] "735" "739" 

我在什么我下一步应该损失是。我会欣赏一个提示。

Answer 1

有几种方法可以做到这一点。下面是一个开始concat.split.multiple从我的“splitstackshape”套餐：

## SAMPLE DATA 
mydf <- data.frame(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220")) 
mydf 
# ID vals 
# 1 A 700-800 
# 2 B 600-750 
# 3 C 100-220 

首先，拆分“丘壑”一栏，如果（使用setnames）需要对其进行重命名，并与rowMeans添加新列。

library(splitstackshape) 

mydf <- concat.split.multiple(mydf, "vals", "-") 
setnames(mydf, c("vals_1", "vals_2"), c("min", "max")) 
mydf$mean <- rowMeans(mydf[c("min", "max")]) 
mydf 
# ID min max mean 
# 1 A 700 800 750 
# 2 B 600 750 675 
# 3 C 100 220 160 

---

仅供参考，这里有一个更 “通过手” 的方法：

mydf <- data.frame(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220")) 
SplitVals <- sapply(sapply(mydf$vals, function(x) 
    strsplit(as.character(x), "-")), function(x) { 
    x <- as.numeric(x) 
    c(min = x[1], mean = mean(x), max = x[2]) 
    }) 
cbind(mydf, t(SplitVals)) 
# ID vals min mean max 
# 1 A 700-800 700 750 800 
# 2 B 600-750 600 675 750 
# 3 C 100-220 100 160 220 

Answer 2

使用@ AnandraMahto的数据集，你也可以使用data.table库 -

library(data.table) 
dt <- data.table(ID = LETTERS[1:3], vals = c("700-800", "600-750", "100-220")) 

# adding the min and max columns 
splitlist <- strsplit(dt[,vals],"-") 
dt[, minv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[1]))] 
dt[, maxv := as.numeric(sapply(X = splitlist, function(x) x[2]))] 

#adding mean 
dt[,meanv := mean(minv:maxv), by = "vals"]