Для каждой записи в строках мне нужно вычислить две переменные как новые столбцы в data.frame в зависимости от более чем 60 других столбцов. Мне бы хотелось, чтобы вы порекомендовали, как реализовать этот элегантный (пока и для, с, если еще, foreach, by или ddply?). Мне не нравится делать это вручную, как я делал в первых случаях в примере кода, и меня не волнует производительность.
Далее: Наверное, мне не нужно было бы спрашивать, понял бы я, как использовать такие функции, как преобразование (с помощью ddply или by) и что они делают. Таким образом, я надеюсь, что вы можете порекомендовать хорошие учебники по этому вопросу, возможно, относящиеся к моему делу. Я нашел многое, но в другом контексте, и не смог полностью понять или расшифровать это для своего случая.
Мой случай: у меня есть три столбца для каждого из 20 событий, представляющих тип и дату этого события. Для каждой строки мне нужно вычислить (и сохранить в этом data.frame) разницу во времени между одним особым событием (в зависимости от того, произошло ли особое событие до или после другого) и датой, фиксированной для каждой записи в строках. Кроме того, мне нужно сохранить дату этого события.
Вот как я это сделал (работает, но работает только в первых случаях):
#event.2 (1. event month), event.3 (1. event year), event.4 (1. event kind), event.5 (2. event month), event.6 (2. event year), ...
df$dit[(!is.na(df$event.2) & !is.na(df$event.3) & !is.na(df$event.4) & !is.na(df$event.5) & !is.na(df$event.6) & !is.na(df$event.7))
& (
(df$event.4 == 3 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) > df$fixdate) & (df$event.7 == 1 | df$event.7 == 2)
)] = ((1/12*df$event.2)+df$event.3) - df$fixdate
df$date[(!is.na(df$event.2) & !is.na(df$event.3) & !is.na(df$event.4) & !is.na(df$event.5) & !is.na(df$event.6) & !is.na(df$event.7))
& (
(df$event.4 == 3 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) > df$fixdate) & (df$event.7 == 1 | df$event.7 == 2)
)] = ((1/12*df$event.2)+df$event.3)
df$dit[(!is.na(df$event.2) & !is.na(df$event.3) & !is.na(df$event.4) & !is.na(df$event.5) & !is.na(df$event.6) & !is.na(df$event.7))
& (
(df$event.4 == 1 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) > df$fixdate)
| (df$event.4 == 2 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) > df$fixdate)
)] = 0
df$date[(!is.na(df$event.2) & !is.na(df$event.3) & !is.na(df$event.4) & !is.na(df$event.5) & !is.na(df$event.6) & !is.na(df$event.7))
& (
(df$event.4 == 1 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) > df$fixdate)
| (df$event.4 == 2 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) > df$fixdate)
)] = df$fixdate
df$dit[(!is.na(df$event.2) & !is.na(df$event.3) & !is.na(df$event.4) & !is.na(df$event.5) & !is.na(df$event.6) & !is.na(df$event.7))
& (
(
(df$event.4 == 1 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) < df$fixdate)
& (
(df$event.7 == 1 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
| (df$event.7 == 2 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
)
)
|
(
(df$event.4 == 2 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) < df$fixdate)
& (
(df$event.7 == 1 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
| (df$event.7 == 2 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
)
)
)] = ((1/12*df$event.5)+df$event.6) - df$fixdate
df$date[(!is.na(df$event.2) & !is.na(df$event.3) & !is.na(df$event.4) & !is.na(df$event.5) & !is.na(df$event.6) & !is.na(df$event.7))
& (
(
(df$event.4 == 1 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) < df$fixdate)
& (
(df$event.7 == 1 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
| (df$event.7 == 2 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
)
)
|
(
(df$event.4 == 2 & ((1/12*df$event.2)+df$event.3) < df$fixdate)
& (
(df$event.7 == 1 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
| (df$event.7 == 2 & ((1/12*df$event.5)+df$event.6) > df$fixdate)
)
)
)] = ((1/12*df$event.5)+df$event.6)
