通过在 R 中的每一轮添加一个新的子集变量来重复一个子集函数答案

【问题标题】：Repeat a subsetting function by adding a new subsetting variable at each round in R通过在 R 中的每一轮添加一个新的子集变量来重复一个子集函数
【发布时间】：2020-02-15 15:25:18
【问题描述】：

我有一个函数 (foo) 可以对列表 L 中的任何变量进行子集化。它完美无缺！但是我可以默认将变量 weeks 添加到任何被子集的变量吗？

例如，假设我想对type == 1 进行子集化，我是否也可以默认将weeks 的所有唯一值（在我的数据中weeks 具有3 唯一值，不包括NA）添加到循环时尚：

type==1 & weeks==1(第一轮) ; type==1 & weeks==2（第二轮）； type==1 & weeks==3(第三轮)

foo <- function(List, what){     
  s <- substitute(what) 
  h <- lapply(List, function(x) do.call("subset", list(x, s)))
 h1 <- Filter(NROW, h)      
 h2 <- lapply(List[names(h1)], function(x) subset(x, control))
 Map(rbind, h1, h2)      
}
## EXAMPLE OF USE:
D <- read.csv("https://raw.githubusercontent.com/rnorouzian/m/master/k.csv", h = T) # DATA
L <- split(D, D$study.name) ; L[[1]] <- NULL   # list `L`
## RUN:
foo(L, type == 1)  # Requested
# Repeat Requested above in a loop:
foo(L, type==1 & weeks==1) # (Round 1)
foo(L, type==1 & weeks==2) # (Round 2)
foo(L, type==1 & weeks==3) # (Round 3)

【问题讨论】：

看起来你自己回答了。太好了！

标签： r function loops dataframe subset

【解决方案1】：

你可以这样做：

foo <- function(List, what, time = 1){     
  s <- substitute(what)
  s <- bquote(.(s) & weeks == time)
  h <- lapply(List, function(x) do.call("subset", list(x, s)))
 h1 <- Filter(NROW, h)      
 h2 <- lapply(List[names(h1)], function(x) subset(x, control))
 Map(rbind, h1, h2)      
}

# AND THEN:
lapply(1:3, function(i) foo(L, type == 1, time = i))

【讨论】：