在R中跨两个数据帧生成重复的数据迭代

我试图用一个已经建立的语音测量矩阵来计算R中两组语音变量之间的距离。例如，我想对/p/和/b/进行测量，然后比较这两个语音单位之间的距离。我可以使用以下独特语音特征矩阵来实现这一点：

 library(tibble)     
 distinctive.feature.matrix <- tribble(~Symbol, ~Sonorant, ~Consonantal, ~Voice, ~Nasal, 
 ~Degree, ~Labial, ~Palatal, ~Pharyngeal, ~Round, ~Tongue, ~Radical,
                                       "p", -1, 1, -1, -1, 1, 1, 0, -1, 1, 0, 0, 
                                       "b", -1, 1, 0, -1, 1, 1, 0, -1, 1, 0, 0, 
                                       "t", -1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, 0,
                                       "d", -1, 1, 0, -1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, 0,
                                       "k", -1, 1, -1, -1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 0,
                                       "g", -1, 1, 0, -1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 0,
                                       "f", -0.5, 1, -1, -1, 0, -1, 1, -1, 1, 0, 0,
                                       "v", -0.5, 1, 0, -1, 0, -1, 1, -1, 1, 0, 0,
                                       "θ", -0.5, 1, -1, -1, 0, -1, 1, -1, -1, 0, 0,
                                       "ð", -0.5, 1, 0, -1, 0, -1, 1, -1, -1, 0, 0,
                                       "s", -0.5, 1, -1, -1, 0, -1, 1, -1, -1, 1, 0,
                                       "z", -0.5, 1, 0, -1, 0, -1, 1, -1, -1, 1, 0,
                                       "h", -0.5, 1, 0, -1, 0, -1, -1, 1, -1, -1, -1,
                                       "ʃ", -0.5, 1, -1, -1, 0, -1, 0, -1, -1, 0, 0,
                                       "ʒ", -0.5, 1, 0, -1, 0, -1, 0, -1, -1, 0, 0,
                                       "tʃ", -0.8, 1, -1, -1, 1, -1, 0, -1, -1, 0, 0,
                                       "dʒ", -0.8, 1, 0, -1, 1, -1, 0, -1, -1, 0, 0,
                                       "m", 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, -1, 1, 0, 0,
                                       "n", 0, 0, 1, 1, 1, -1, 1, -1, -1, 1, 0,
                                       "ŋ", 0, 0, 1, 1, 1, -1, -1, -1, -1, -1, 0,
                                       "r", 0.5, 0, 1, 0, -1, -1, -1, 1, 1, -1, -1,
                                       "l", 0.5, 0, 1, 0, -1, -1, 1, -1, -1, 1, 0,
                                       "w", 0.8, 0, 1, 0, 0, 1, -1, -1, 1, -1, 0,
                                       "j", 0.8, 0, 1, 0, 0, -1, 0, -1, -1, 0, 1) 

库（TIBLE）
differential.feature.matrixdplyr软件包提供了有帮助的连接函数

对于production.data的每一行，您可以为每个C1_目标、C1_实际引入相应的功能，以创建一个大型TIBLE：

library(dplyr)
x <- production.data %>% 
     inner_join(distinctive.feature.matrix, by = c("C1_target"="Symbol")) %>%
     inner_join(distinctive.feature.matrix, by = c("C1_actual"="Symbol"))

库（dplyr）
x%
内部连接（differential.feature.matrix，by=c（“C1_目标”=“符号”））%>%
内部连接（differential.feature.matrix，by=c（“C1_实际值”=“符号”））

请注意，有两个调用internal_join：一个用于获取与C1_目标对应的特性，第二个用于C1_实际的特性

新的tibble具有诸如Sonorant.x和Sonorant.y之类的列名，第一个对应于C1_目标，第二个对应于C1_实际

可以通过采用列名（不包括符号）创建要素名称列表：

features <- colnames(distinctive.feature.matrix)[-1]

功能谢谢！这里的一个问题（我在Q中没有指定）是，我还需要保留
C1\u目标
和
C1\u实际
列。在这一点上，数据看起来有点奇怪（当我使用完整的数据集时，有太多的0），但我不能说出问题出在哪里，因为我看不到哪一行是哪一行。但是谢谢你，这绝对是成功的！
features <- colnames(distinctive.feature.matrix)[-1]

diffs <- do.call(cbind, sapply(features, function(f) x[paste0(f, '.x')] - x[paste0(f, '.y')]))
colnames(diffs) <- features