计算数据子集，但不首先将子集另存为新data.frame

我有两个data.frames，我正在使用它们创建一个新变量

C

（标准化的距离度量）。每个data.frame都有以下信息（坐标、季节、变量）。我将在

df.a

和

df.b

之间为每个唯一的坐标季节（即每个季节的每个XX、YY-X、Y对）计算

C

。为此，我合并了两个data.frame（

df.new

）准备计算

C

以下是我当前将如何执行此操作：

# for example, for season = SUM
# V1 and VV1 are the same variable from the different dataframes, SEA = Season, 
# X,Y and XX, YY are coordinates 
df.new.SUM <- subset(df.new, SEA == "SUM") # Summer
attach(df.new.SUM)
df.new.SUM$C_V1 <- (V1-VV1)^2/sd(V1)^2 # almost wouldn't need to subset except that the denominator here should only be for one season
df.new.SUM$C_V2 <- (V2-VV2)^2/sd(V2)^2
df.new.SUM$C <- sqrt(rowSums(df.new.SUM[,c("C_V1","C_V2")]))
# continue for other seasons and then rbind  

---

只需将这些步骤包装在一起，以后请不要使用

attach

：

df.new.SUM$C <- sqrt( with(df.new.SUM, (V1-VV1)^2/sd(V1)^2 +(V2-VV2)^2/sd(V2)^2 ) )

---

df.new.SUM$C您可以将其作为函数来编写。它看起来并不太笨重。向量运算速度很快。感谢关于
attach
的提示，我在这里找到了一个关于
attach
的讨论：我修改了您的建议，并使用了上面的@Richard Scriven建议来获得满意的解决方案（在上面的代码中）。
df.new.SUM$C <- sqrt( with(df.new.SUM, (V1-VV1)^2/sd(V1)^2 +(V2-VV2)^2/sd(V2)^2 ) )