对每 n 行应用不同的函数答案

【问题标题】：Apply different functions to every nth row对每 n 行应用不同的函数
【发布时间】：2021-03-15 15:49:56
【问题描述】：

我有一个大数据框：

age<- c(25,25,25,25,25,30,30,30,30,30)
pop<-c(1000,1000,1000,1000,1000,800,800,800,800,800)
df<-rbind(age,pop)

实际上，我在同一个数据框中多次迭代了这个结构（对于每个性别和年份）。我想要做的是，从每 5 日开始将年龄等级更改为递增的数字。排。要这样：

age<- c(25,26,27,28,29,30,31,32,33,34)
pop<-c(1000,1000,1000,1000,1000,800,800,800,800,800)
df_new<-rbind(age,pop)

我的想法即将申请年龄+0，年龄+1，年龄+2，年龄+3，年龄+4；到第 1、2、3、4、5 行的每个倍数。我尝试了嵌套循环或 lapply，但没有任何效果。

【问题讨论】：

标签： r nested-loops lapply

【解决方案1】：

这行得通吗：

library(dplyr)
t(df) %>% as_tibble() %>% group_by(age) %>% 
               mutate(age = age+0:(n()-1)) %>% ungroup() %>% as.matrix(df) %>% t()
    [,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
age   25   26   27   28   29   30   31   32   33    34
pop 1000 1000 1000 1000 1000  800  800  800  800   800

【讨论】：

我刚刚将示例数据设为矩阵。这是错误的。我尝试了你的建议，并通过函数 ``` %>% group_by(age, year, sex) %>% mutate(age = age+0:(n()-1)) 将我的性别和年份列添加到组中``` 这也很好。非常感谢！

【解决方案2】：

我认为您的数据应该采用这种格式。

age<- c(25,25,25,25,25,30,30,30,30,30)
pop<-c(1000,1000,1000,1000,1000,800,800,800,800,800)
df<-data.frame(age,pop)

你可以使用seq函数。

library(dplyr)
df %>% mutate(age = seq(min(age), length.out = n()))

#   age  pop
#1   25 1000
#2   26 1000
#3   27 1000
#4   28 1000
#5   29 1000
#6   30  800
#7   31  800
#8   32  800
#9   33  800
#10  34  800

如果您想为每个 sex 和 year 变量执行此操作，您可以将它们添加到 group_by 中：

df %>% group_by(sex, year) %>% mutate(age = seq(min(age), length.out = n()))

【讨论】：

我最后一个按性别和年份分组，它对整个数据框都很有效！非常感谢您的快速答复！