df <- data.frame(x = rnorm(10)) # fügt dem data.frame df eine neue Spalte y mit den quadrierten Werten von x hinzu df$y <- df$x^2
Willst Du die Syntax von dem Package dplyr nutzen, geht das mit dem Befehl mutate. Dabei wir der data.frame df als erstes Argument übergeben. Als zweites Argument kommt dann die neue Variable y mit der Zuweisung. Allerdings ist dplyr
library(dplyr) df <- data.frame(x = rnorm(10)) # der mutate-Befehl aus dem Package dplyr macht das gleiche df <- mutate(df, y = x^2) #alternativ mit der magrittr-Pipe df <- df %>% mutate(y = x^2)
Mehr über das Package dplyr kannst Du in meiner ausführlichen Anleitung zu dplyr nachlesen.
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# mehrere Spalten gleichzeitig hinzufügen df <- mutate(df, y = x^2, z = 3*y + rnorm(10) ) # klassisch df$y <- df$x^2 df$z <- 3*df$y + rnorm(10)
Benchmark
Ein (nicht sehr realitätsnahes) Benchmark zeigt, dass die klassische Variante schneller ist:
library(rbenchmark) n = 1000 benchmark(klassisch = {df <- data.frame(x = rnorm(n));df$y <- df$x^2}, dplyr = {df <- data.frame(x = rnorm(n));df <- mutate(df, y = x^2)}, replications = 1000 ) benchmark(klassisch = {df <- data.frame(x = rnorm(n));df$y <- df$x^2;df$z <- 3*df$y+rnorm(n)}, dplyr = {df <- data.frame(x = rnorm(n));df <- mutate(df, y = x^2, z = 3*y + rnorm(n))}, replications = 1000 )
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