设置公式中定义的变量名称答案

【问题标题】：Set name of variable defined in formula设置公式中定义的变量名称
【发布时间】：2018-10-25 14:48:14
【问题描述】：

这只是突然出现在我的脑海中，

让我们以最近的一个问题为例：

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：（看看新 var 又长又丑的名字）

#  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

想要的输出：

#  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:部分的单行中添加代码来直接设置新变量的名称。

【问题讨论】：

好问题，我一直碰到它。而且我还没解决，I defined a new variable

标签： r formula

【解决方案1】：

我们需要cbind，而不是c，这会导致matrix 的列名称为“MY_NAME”，而c 得到一个named vector，其名称是唯一的（make.unique ) 的“MY_NAME”

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

?aggregate中提到了cbind在formula方法中的用法

formula - 一个公式，例如 y ~ x 或 cbind(y1, y2) ~ x1 + x2，其中 y 变量是数字数据，根据分组 x 变量（通常是因子）。

tidyverse 的选项是

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

【讨论】：

感谢 akrun，这正是我希望找到的。如果我会在另一个页面上使用它：D

【解决方案2】：

1) aggregate.data.frame 使用 aggregate.data.frame 而不是 aggregate.formula：

by <- with(df1, 
  list(
    Year = Year, 
    MY_NAME = c("OneTwo", "three")[Category %in% 1:2 + 1]
  )
)
aggregate(df1["Value"], by, FUN = sum)

给予：

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

2) 2 步 将其分为两部分（1）创建一个新的数据框，在其中转换类别和（2）执行聚合可能会更简洁。

df2 <- transform(df1, MY_NAME = c("OneTwo", "three")[Category %in% 1:2 + 1])
aggregate(Value ~ Year + MY_NAME, df2, sum)

2a) 或用 magrittr 管道表示 (2)：

library(magrittr)

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

【讨论】：