问题描述
假设我有一个名为 df 的列表，使得 colnames(df) 产生：
"A" "B" "C" "D" "E" "F"
我希望通过以下方式汇总数据：
aggregate(cbind(`C`,`D`,`E`,`F`)~A+B,data = df,FUN = sum)
当然我可以“手动”完成，但在我的真实数据中，我有大量的列，所以我试图将 colnames(df)[3:6] 输出更改为 yield：
`C`,`F`
相反。到目前为止，我已经尝试使用 toString(colnames(df)[3:6]) 产生：
"C,D,E,F"
但是 cbind 没有正确读取。
有什么建议吗？
解决方法
您还可以使用从子集数据框创建的矩阵来代替 cbind。
aggregate(as.matrix(df[names(df)[3:6]])~A+B,data=df,FUN=sum)
# A B C D E F
# 1 0.36 -0.11 2.02 2.29 -0.13 -2.66
# 2 -0.56 0.40 -0.09 1.30 -0.28 -0.28
# 3 1.37 0.63 1.51 -0.06 -1.39 0.64
或者，从字面上回答你的问题试试
(ev <- sprintf("cbind(%s)",toString(names(df)[3:6])))
# [1] "cbind(C,D,E,F)"
我认为不需要反引号。是吗？
然后，当然：
aggregate(eval(parse(text=ev))~A+B,FUN=sum)
# A B C D E F
# 1 -2.44 -1.78 1.90 -1.76 0.46 -0.61
# 2 1.32 -0.17 -0.43 0.46 0.70 0.50
# 3 -0.31 1.21 -0.26 -0.64 1.04 -1.72
数据：
df <- structure(list(A = c(-2.44,1.32,-0.31),B = c(-1.78,-0.17,1.21),C = c(1.9,-0.43,-0.26),D = c(-1.76,0.46,-0.64),E = c(0.46,0.7,1.04),F = c(-0.61,0.5,-1.72)),class = "data.frame",row.names = c(NA,-3L))