将 data.table 中的变量转换为公式

Question

我有一个示例 data.table data 如下：

   VarName Formulae
1:       A      1+1
2:       B      A+3
3:       C     B*10
4:       D      A+C
5:       E      D/2

我想将Formulae列转换成公式，这样输出可以变成这样：

  VarName Result
1:       A      2
2:       B      5
3:       C      50
4:       D      52
5:       E      26

基本上VarName 列是变量名，Formulae 列是对应的公式。

A = 1+1
B = A+3
C = B*10
D = A+C
E = D/2

我曾尝试使用eval 和parse 之类的data$VarName = eval(parse(text = "data$Formulae")) 函数，但是我无法获得所需的输出。

Answer 1

循环遍历 VarName 用括号内的 Formulae 替换它们，然后计算：

res <- setNames(x$Formulae, x$VarName)

while(any(grepl(paste0(names(res), collapse = "|"), res))) {
  for(i in names(res)){
    res <- gsub(i, paste0("(", res[ i ], ")"), res, fixed = TRUE)
  }
}

#res, after replacements:
#                          A                          B 
#                      "1+1"                  "(1+1)+3" 
#                          C                          D 
#             "((1+1)+3)*10"     "(1+1)+(((1+1)+3)*10)" 
#                          E 
# "((1+1)+(((1+1)+3)*10))/2" 

# evaluate
sapply(res, function(i) eval(parse(text = i)))
#A  B  C  D  E 
#2  5 50 52 26 

Answer 2

执行此操作的一种方法是将Formulae 转换为实际的单边公式，然后在lst() 内部评估函数，从而允许顺序构建对象。这依赖于tidyverse 框架的元编程功能，而不是data.table。

library(dplyr)
library(purrr)

df <- data.frame(VarName = LETTERS[1:5],
                 Formulae = c("1+1", "A+3", "B*10", "A+C", "D/2"))

lst(!!!map(set_names(df$Formulae, df$VarName),
           ~ quo(
             as_mapper(reformulate(.x))()
           )))
$A
[1] 2

$B
[1] 5

$C
[1] 50

$D
[1] 52

$E
[1] 26

或者：

lst(!!!set_names(df$Formulae, df$VarName) %>% map(str2lang))

正如下面的 cmets 所述，这些要求公式按顺序排列。

Answer 3

有趣的是，该任务的另一个函数在更复杂（未指定评估顺序）的情况下很有用——delayedAssign 将值分配给名称并仅在请求时对其进行评估。这样，每个对象都会按顺序进行评估，直到达到其值。例如，考虑以下“data.frame”：

d = structure(list(v = c("a", "b", "A", "B", "C", "D", "E"), 
                   f = c("C+b", "A+B/D", "1+1", "A+3", "B*10", "A+C", "D/2")), 
              class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

然后我们设置一个新环境（以避免混乱.GlobalEnv）并分配我们的变量：

e = new.env()
forms = parse(text = d$f)
for(i in 1:nrow(d)) do.call(delayedAssign, list(d$v[i], forms[[i]], e, e))

并评估：

unlist(mget(ls(e), e)) #or
unlist(eapply(e, eval))
#        A         B         C         D         a         E         b 
# 2.000000  5.000000 50.000000 52.000000 52.096154 26.000000  2.096154 

Answer 4

使用apply：

df <- data.frame("VarName"=c("X","Y"),"Formulae"=c("1+1","X+1"))
df$formulas <- apply(df,1,function(x)eval(parse(text = paste0(x["VarName"]," ~ ",x["Formulae"]))))

使用eval(parse(...)) 结构是正确的，但这应该可以正常工作。不过，也许有人会回答一个更干净的提议。

注意“公式”列不能是向量，所以它是一个列表。

str(df)
'data.frame':   2 obs. of  3 variables:
 $ VarName : chr  "X" "Y"
 $ Formulae: chr  "1+1" "X+1"
 $ formulas:List of 2
  ..$ :Class 'formula'  language X ~ 1 + 1
  .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<environment: 0x000002933f8904a8> 
  ..$ :Class 'formula'  language Y ~ X + 1
  .. .. ..- attr(*, ".Environment")=<environment: 0x000002933fb6f3b8> 

这可能会在数据框的使用中引起一些麻烦。我建议使用像purrr 这样的映射工具，而不是在这种情况下将所有内容连接到数据框中。