R 数据帧内值的条件分割
首先让我感叹一下，我对R相当陌生，对于一个有经验的用户来说，这可能很容易。 我一直在试图弄清楚如何在一个数据帧内执行有条件的值分割。具体地说，我有一个带有多个标识符的数据帧（如下面的R 数据帧内值的条件分割,r,if-statement,conditional-statements,division,R,If Statement,Conditional Statements,Division,首先让我感叹一下，我对R相当陌生，对于一个有经验的用户来说，这可能很容易。 我一直在试图弄清楚如何在一个数据帧内执行有条件的值分割。具体地说，我有一个带有多个标识符的数据帧（如下面的df1）。我想用向量中的值或df（df2）中匹配的唯一标识符（如下所示）来划分这些值，同时保持标识符的完整性 ID = c("nr6536","nr8798","nr8723","nr8276","nr7774","nr0093") Conc = c("1:2","1:4","1:2","1:8","1:4","1:
df1df2ID = c("nr6536","nr8798","nr8723","nr8276","nr7774","nr0093")
Conc = c("1:2","1:4","1:2","1:8","1:4","1:4")
ID1 = c("ID","Conc","Eb","Eb","Sd","Sd","Re","Sd")
ID2 = c("Re","Sd","Eb")
dat1 = c(2,3,4,5,6,7)
dat2 = c(8,9,10,11,12,13)
dat3 = c(1,2,3,4,5,6)
dat4 = c(4,3,2,7,6,5)
dat5 = c(8,7,6,3,4,8)
dat6 = c(6,4,2,5,3,8)
dat7 = c(9,2,7)
df1 = data.frame(ID,Conc,dat1,dat2,dat3,dat4,dat5,dat6)
colnames(df1)=ID1
df2 = data.frame(t(dat7)); colnames(df2)=ID2
rm(ID,Conc,ID1,ID2,dat1, dat2,dat3,dat4,dat5,dat6,dat7)
ID Conc Eb Eb Sd Sd Re Sd
nr6536 1:2 0.2857 1.1429 0.5 2 0.8889 3
nr8798 1:4 0.4286 1.2857 1 1.5 0.7778 2
nr8723 1:2 0.5714 1.4286 1.5 1 0.6667 1
nr8276 1:8 0.7143 1.5714 2 3.5 0.3333 2.5
nr7774 1:4 0.8571 1.7143 2.5 3 0.4444 1.5
nr0093 1:4 1 1.8571 3 2.5 0.8889 4
avetablateifelselibrary(reshape2)
df1.2 = melt(df1)
df2names = colnames(df2)
df2.2 = as.data.frame(t(df2)); df2.2$variable=df2names
df3 = as.data.frame(apply(df1.2,1,function(x){
ScaVal = ifelse(x$variable %in% df2.2$variable, value/df2.2$V1)
return(ScaVal)
}))
有人对如何做到这一点有什么建议吗？提前谢谢你 我通常更喜欢
tidyversedf1for loopconditional_divide <- function(df1, df2) {
for (i in seq_len(ncol(df1))) {
if (colnames(df1)[i] %in% colnames(df2)) {
df1[,i] <- df1[,i] / df2[[colnames(df1)[i]]]
}
}
return(df1)
}
conditional_divide (df1, df2)
ID Conc Eb Eb Sd Sd Re Sd
1 nr6536 1:2 0.2857143 1.142857 0.5 2.0 0.8888889 3.0
2 nr8798 1:4 0.4285714 1.285714 1.0 1.5 0.7777778 2.0
3 nr8723 1:2 0.5714286 1.428571 1.5 1.0 0.6666667 1.0
4 nr8276 1:8 0.7142857 1.571429 2.0 3.5 0.3333333 2.5
5 nr7774 1:4 0.8571429 1.714286 2.5 3.0 0.4444444 1.5
6 nr0093 1:4 1.0000000 1.857143 3.0 2.5 0.8888889 4.0
conditional\u divide这里有一种方法可以使用（部分tidyverse
）来完成此操作。
注意：它确实涉及允许df1
采用唯一的列名
library(tidyverse)
df1 <- df1 %>% setNames(make.names(names(.), unique = TRUE))
values <- df2 %>% unlist(.)
update <- function(df, val, name) mutate_at(df, vars(starts_with(name)), funs(./val))
reduce2(values, names(values), update, .init=df1)
如果要使列名恢复原样（尽管不建议使用非唯一列名），请使用rename（）
：
我不太明白你到底想做什么。我想用向量中的值或带有匹配唯一标识符的df中的值来划分值是什么意思？df2
在这里扮演什么角色？你能在你提供的数据中提供一个具体的例子，说明为了得到你想要的结果应该进行的计算吗？我很抱歉没有更清楚地描述我的意图。如果df1
的列名与df2
的列名匹配，则将该df1列中的值除以df2
中的匹配值。这应该应用于df1
中的整组值。这说明我想做什么了吗？谢谢！我可以从您的输出中看出，您的脚本生成了所需的输出，并且添加到列名中的.1
.2
不会有问题。但是，当我运行它时，我的R在reduce_init（.x，.init，left=.left）：未找到对象“foo”时抛出一个错误错误。我更新了purrr包，但错误仍然存在。。。我的R一定有问题。尽管如此，我还是很感谢你的帮助。对不起，这里有旧代码。现在修好了。底线（带rename_at）有正确的值。实际上，它没有。。。R抛出此错误：在mutate_at（df，vars（以（name）开头）、funs（./val））中出错：找不到函数“mutate_at”
，我认为这意味着我缺少调用该函数的包。。。但我没有进一步研究它，因为divibisan建议的for
循环是有效的。不过我非常感谢你的帮助。谢谢啊，我明白了。您需要库（tidyverse）
。抱歉，连续出现两个粗心的错误！好的，谢谢！在我安装了tidyverse
之后，脚本工作得非常好。我将保留这个脚本，因为我认为它可以用于其他数据集。
ID Conc Eb Eb.1 Sd Sd.1 Re Sd.2
1 nr6536 1:2 0.285714 1.14286 0.5 2.0 0.888889 3.0
2 nr8798 1:4 0.428571 1.28571 1.0 1.5 0.777778 2.0
3 nr8723 1:2 0.571429 1.42857 1.5 1.0 0.666667 1.0
4 nr8276 1:8 0.714286 1.57143 2.0 3.5 0.333333 2.5
5 nr7774 1:4 0.857143 1.71429 2.5 3.0 0.444444 1.5
6 nr0093 1:4 1.000000 1.85714 3.0 2.5 0.888889 4.0
purrr::reduce2(values, names(values), update, .init=df1) %>%
rename_at(vars(matches("\\.\\d")), funs(str_replace(., "\\.\\d", "")))