循环列 R

Question

我有一个data.frame在R一个包含了一些列的与数值。像这样：

   A       B      C
0.6057  0.1644  6.93
0.5723  0.117   6.59
0.5614  0.1552  7.02
0.4102  0.1059  5.24
0.4945  0.0857  6.64
0.5157  0.0747  7.06
0.7785  0.1394  5.21
0.5492  0.1557  6.06
0.5411  0.1884  5.68
0.6622  0.148   6.1

对于这些列中的每一列，我想创建一个包含四分位数值的新列。使用以下公式一次完成一列没有问题：

tableOne <- within(data, quartile <-
                    as.integer(cut(A, quantile(A, probs=0:5/5,na.rm=T))))

但是由于100 columns名称不同，我想分别遍历每一列。

我尝试了一个循环但没有成功：

for(i in names(data)){
  tableOne <- within(data, quarti <- as.integer(cut(i, quantile(i, probs=0:5/5,na.rm=T))))
}

我收到以下错误：

Error in cut.default(i, quantile(i, probs = 0:5/5, na.rm = T)) : 
  'x' must be numeric

我也试过应用功能：

df.two <- lapply(df, function(x) within(data, quartile <- as.integer(cut(x, quantile(x, probs=0:5/5,na.rm=T)))))

没有成功：

Error during wrapup: argument "obj" is missing, with no default
Error during wrapup: target context is not on the stack

关于如何在所有列上迭代我的函数并在同一 data.frame 中获得所有结果的任何建议？

非常感谢

Answer 1

请参阅答案结尾以获得更好的方法，这是为了便于理解步骤。

我不确定你愿意做什么，但也许这个：

df2<- as.data.frame( lapply( df, function(x){
  as.integer( cut(x, quantile(x, probs=(0:5)/5, na.rm=T)))
}))
colnames(df2) <- paste0("quartile_",colnames(df))
df3 <- cbind(df,df2)

这使：

        A      B    C quartile_A quartile_B quartile_C
1  0.6057 0.1644 6.93          4          5          4
2  0.5723 0.1170 6.59          4          2          3
3  0.5614 0.1552 7.02          3          4          5
4  0.4102 0.1059 5.24         NA          2          1
5  0.4945 0.0857 6.64          1          1          4
6  0.5157 0.0747 7.06          2         NA          5
7  0.7785 0.1394 5.21          5          3         NA
8  0.5492 0.1557 6.06          3          4          2
9  0.5411 0.1884 5.68          2          5          2
10 0.6622 0.1480 6.10          5          3          3

使用的数据：

> dput(df)
structure(list(A = c(0.6057, 0.5723, 0.5614, 0.4102, 0.4945, 
0.5157, 0.7785, 0.5492, 0.5411, 0.6622), B = c(0.1644, 0.117, 
0.1552, 0.1059, 0.0857, 0.0747, 0.1394, 0.1557, 0.1884, 0.148
), C = c(6.93, 6.59, 7.02, 5.24, 6.64, 7.06, 5.21, 6.06, 5.68, 
6.1)), .Names = c("A", "B", "C"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-10L))

根据下面的@DavidArenburg 评论，实现相同结果的更好方法是：

df[paste0("quartile_",colnames(df))] <- lapply(df, function(x) as.integer(cut(x, quantile(x, probs=(0:5)/5, na.rm = TRUE))))

这避免了创建新的数据帧并在最后复制它。