Question

我使用 openxlsx 包创建excel文件。要将列格式化为美元，示例说要将类设置为＆＃39; currency＆＃39;：

df <- data.frame(sales = c(10, 20, 30, 40, 50), returns = c(-5, -10, -20, 0, 0))
class(df$sales) <- 'currency'
class(df$sales)
[1] "currency"

但是，我想将它作为一次应用于许多列，并重复一次用于货币，一次用于百分比等。这是我的最终目标，但是我到达那里 - 这是我迄今为止尝试过的。

首先是工作示例：

df %>% 
mutate_all(`class<-`(., 'currency'))
Error: Can't create call to non-callable object

现在使用dplyr和mutate 尝试1：

df <- df %>% 
`class<-`(., 'currency') 
df
$sales
[1] 10 20 30 40 50
attr(,"class")
[1] "currency"

尝试2：

select 
c_num, count(DISTINCT c_date)  
from table_a 
group by   c_num
having  count(DISTINCT  c_date) > 1

这更接近我想要的但是输出是一个列表而as.data.frame和as.tbl都抱怨没有类的货币＆＃39;的方法。

当我使用课程（df $ sales）＆lt; - ＆＃39; currency＆＃39;我能够在现有数据框中更改类。

我觉得这是一个很好的机会来学习更多关于课程的内容（我在课程上回顾了高级R部分，但无法解决我的问题）

Answer 1

回应@ Frank上面的评论：

as.currency <- function(x) {class(x) <- "currency"; x}

iris %>%   mutate_all(funs(as.currency(.))) %>% glimpse

Observations: 150
Variables: 5
$ Sepal.Length <S3: currency> 5.1, 4.9, 4.7, 4.6, 5.0, 5.4, 4.6, 5.0, 4.4, 4.9, 5.4, 4.8, 4.8, 4.3, 5.8, 5.7, 5.4, 5.1, 5.7, 5.1, ...
$ Sepal.Width  <S3: currency> 3.5, 3.0, 3.2, 3.1, 3.6, 3.9, 3.4, 3.4, 2.9, 3.1, 3.7, 3.4, 3.0, 3.0, 4.0, 4.4, 3.9, 3.5, 3.8, 3.8, ...
$ Petal.Length <S3: currency> 1.4, 1.4, 1.3, 1.5, 1.4, 1.7, 1.4, 1.5, 1.4, 1.5, 1.5, 1.6, 1.4, 1.1, 1.2, 1.5, 1.3, 1.4, 1.7, 1.5, ...
$ Petal.Width  <S3: currency> 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.2, 0.4, 0.3, 0.2, 0.2, 0.1, 0.2, 0.2, 0.1, 0.1, 0.2, 0.4, 0.4, 0.3, 0.3, 0.3, ...
$ Species      <S3: currency> 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1...

Answer 2

可以使用purrr，但如果每列也继承自numeric（即货币和数字），则结果只能强制转换为数据框。我不知道这对openxlsx是否足够好。

dfr <- data.frame(x=1:10, y=1:10, z=1:10)
library(purrr)
as.data.frame(map(dfr, `class<-`, c("currency","numeric")))

给出

sapply(x, class)
     x          y          z         
[1,] "currency" "currency" "currency"
[2,] "numeric"  "numeric"  "numeric"

Answer 3

我不确定如何使用dplyr执行此操作，但这是一种有效的方法。

# list the column names
names <- colnames(df)

# loop through the columns and assign the class 'currency'
for (i in 1:length(names)){

  class(df[, names[i]])  <- 'currency'
}

lapply(df, class)
$sales
[1] "currency"

$returns
[1] "currency"

R - 使用mutate指定类

3 个答案: