stosunek Oblicz pomiędzy wszystkich kombinacji wartości w wierszu wzdłuż dwóch zestawów danych

Question

Tak jak wspomniano w tytule, że dwa zestawy danych:

danych 1:

structure(list(Name = structure(c(18L, 19L, 5L, 13L, 14L, 31L 
), .Label = c("AMC Javelin", "Cadillac Fleetwood", "Camaro Z28", 
"Chrysler Imperial", "Datsun 710", "Dodge Challenger", "Duster 360", 
"Ferrari Dino", "Fiat 128", "Fiat X1-9", "Ford Pantera L", "Honda Civic", 
"Hornet 4 Drive", "Hornet Sportabout", "Lincoln Continental", 
"Lotus Europa", "Maserati Bora", "Mazda RX4", "Mazda RX4 Wag", 
"Merc 230", "Merc 240D", "Merc 280", "Merc 280C", "Merc 450SE", 
"Merc 450SL", "Merc 450SLC", "Pontiac Firebird", "Porsche 914-2", 
"Toyota Corolla", "Toyota Corona", "Valiant", "Volvo 142E"), class = "factor"), 
    mpg = c(145, 120, 150, 132, 110, 98), cyl = c(93, 116, 114, 
    156, 148, 167), disp = c(160, 160, 108, 258, 360, 225), hp = c(110, 
    110, 93, 110, 175, 105)), .Names = c("Name", "mpg", "cyl", 
"disp", "hp"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 

danych 2:

structure(list(Name = structure(c(18L, 19L, 5L, 13L, 14L, 31L 
), .Label = c("AMC Javelin", "Cadillac Fleetwood", "Camaro Z28", 
"Chrysler Imperial", "Datsun 710", "Dodge Challenger", "Duster 360", 
"Ferrari Dino", "Fiat 128", "Fiat X1-9", "Ford Pantera L", "Honda Civic", 
"Hornet 4 Drive", "Hornet Sportabout", "Lincoln Continental", 
"Lotus Europa", "Maserati Bora", "Mazda RX4", "Mazda RX4 Wag", 
"Merc 230", "Merc 240D", "Merc 280", "Merc 280C", "Merc 450SE", 
"Merc 450SL", "Merc 450SLC", "Pontiac Firebird", "Porsche 914-2", 
"Toyota Corolla", "Toyota Corona", "Valiant", "Volvo 142E"), class = "factor"), 
    mpg_1 = c(125, 133, 143, 141, 134, 238), cyl_1 = c(114, 153, 
    112, 136, 128, 155), disp_1 = c(113, 143, 144, 131, 431, 
    331), hp_1 = c(332, 221, 113, 331, 134, 151)), .Names = c("Name", 
"mpg_1", "cyl_1", "disp_1", "hp_1"), row.names = c(NA, 6L), class = "data.frame") 

Chciałbym obliczyć stosunek między odpowiadającymi rzędami w zestawach danych. Wszystkie wartości z wiersza (4 kolumny) powinny być użyte do obliczenia współczynnika i stosunek powinien zostać obliczony między zestawami danych. Używanie prostsze wyjaśnienie:

data1[1,2]/data2[1,2] 
data1[1,2]/data2[1,3] 
... 
data1[1,3]/data2[1,2] 
... 

Chciałbym zapisać wyniki w oddzielnych kolumnach oznaczonych danych z łatwością rozpoznać, jak wskaźnik został obliczony.

Answer 1

Z lapply można wykonać następujące czynności. Dzięki rbind otrzymujesz długi format i cbind wyniki w szerokim formacie.

długiego formatu:

ratioLongDF = do.call(rbind,lapply(1:ncol(DF2[,-1]),function(x) 
     data.frame(DF1[,-1]/DF2[,-1][,x],divisor=colnames(DF2[,-1])[x]))) 


ratioLongDF 
#   mpg  cyl  disp  hp divisor 
#1 1.1600000 0.7440000 1.2800000 0.8800000 mpg_1 
#2 0.9022556 0.8721805 1.2030075 0.8270677 mpg_1 
#3 1.0489510 0.7972028 0.7552448 0.6503497 mpg_1 
#4 0.9361702 1.1063830 1.8297872 0.7801418 mpg_1 
#5 0.8208955 1.1044776 2.6865672 1.3059701 mpg_1 
#6 0.4117647 0.7016807 0.9453782 0.4411765 mpg_1 
#7 1.2719298 0.8157895 1.4035088 0.9649123 cyl_1 
#8 0.7843137 0.7581699 1.0457516 0.7189542 cyl_1 
#9 1.3392857 1.0178571 0.9642857 0.8303571 cyl_1 
#10 0.9705882 1.1470588 1.8970588 0.8088235 cyl_1 
#11 0.8593750 1.1562500 2.8125000 1.3671875 cyl_1 
#12 0.6322581 1.0774194 1.4516129 0.6774194 cyl_1 
#13 1.2831858 0.8230088 1.4159292 0.9734513 disp_1 
#14 0.8391608 0.8111888 1.1188811 0.7692308 disp_1 
#15 1.0416667 0.7916667 0.7500000 0.6458333 disp_1 
#16 1.0076336 1.1908397 1.9694656 0.8396947 disp_1 
#17 0.2552204 0.3433875 0.8352668 0.4060325 disp_1 
#18 0.2960725 0.5045317 0.6797583 0.3172205 disp_1 
#19 0.4367470 0.2801205 0.4819277 0.3313253 hp_1 
#20 0.5429864 0.5248869 0.7239819 0.4977376 hp_1 
#21 1.3274336 1.0088496 0.9557522 0.8230088 hp_1 
#22 0.3987915 0.4712991 0.7794562 0.3323263 hp_1 
#23 0.8208955 1.1044776 2.6865672 1.3059701 hp_1 
#24 0.6490066 1.1059603 1.4900662 0.6953642 hp_1 

wielkoformatowe:

ratioWideDF = do.call(cbind,lapply(1:ncol(DF2[,-1]),function(x) { 
       DF = data.frame(DF1[,-1]/DF2[,-1][,x]); 
       colnames(DF)=paste0(colnames(DF),"_",colnames(DF2[,-1])[x]); 
       return(DF)})) 

ratioWideDF[,1:8] 
# mpg_mpg_1 cyl_mpg_1 disp_mpg_1 hp_mpg_1 mpg_cyl_1 cyl_cyl_1 disp_cyl_1 hp_cyl_1 
#1 1.1600000 0.7440000 1.2800000 0.8800000 1.2719298 0.8157895 1.4035088 0.9649123 
#2 0.9022556 0.8721805 1.2030075 0.8270677 0.7843137 0.7581699 1.0457516 0.7189542 
#3 1.0489510 0.7972028 0.7552448 0.6503497 1.3392857 1.0178571 0.9642857 0.8303571 
#4 0.9361702 1.1063830 1.8297872 0.7801418 0.9705882 1.1470588 1.8970588 0.8088235 
#5 0.8208955 1.1044776 2.6865672 1.3059701 0.8593750 1.1562500 2.8125000 1.3671875 
#6 0.4117647 0.7016807 0.9453782 0.4411765 0.6322581 1.0774194 1.4516129 0.6774194 

Answer 2

Oto sposób korzystania z expand.grid, rep i mapply. Najpierw używamy expand.grid, aby wygenerować wszystkie kombinacje kolumn, które chcemy poddać iteracji. Następnie używamy rep do generowania wierszy, które chcemy poddać iteracji. Następnie przechowujemy te dwie wartości w data.frame. Korzystanie z funkcji mapply, my iterację każdego wiersza dat_iter określającego kolumn i wierszy indeksów jesteśmy zainteresowani.

cols <- expand.grid(2:5, 2:5) 
rows <- rep(1:6, each = 16) 
dat_iter <- data.frame(rows, cols) 
res <- t(mapply(x = dat_iter$rows, y = dat_iter$Var1, z = dat_iter$Var2, 
     FUN = function(x, y, z) c('ratio' = data1[x, y]/data2[x, z], 
           'd1_name' = names(data1)[y], 
           'd2_name' = names(data2)[z], 
           'row' = x))) 

res[1:5,] 

    ratio    d1_name d2_name row 
[1,] "1.16"   "mpg" "mpg_1" "1" 
[2,] "0.744"   "cyl" "mpg_1" "1" 
[3,] "1.28"   "disp" "mpg_1" "1" 
[4,] "0.88"   "hp" "mpg_1" "1" 
[5,] "1.2719298245614" "mpg" "cyl_1" "1" 

Od użyliśmy mapply, musisz przekonwertować pierwszą kolumnę do numeryczny.