4

3つのデータフレームがあり、データフレーム1によって条件付けられた2つのデータフレーム（Df2とDf3）の差を計算しようとしています。次の例で説明するように、共通名の3つのデータフレームDf1、Df2、Df3があります。最初のステップでは、Df1で、「標準」列の値を3つの列すべて、「Das」、「Dss」、「Tri」とおそらく行ごとに比較し、これらの列の値「Das」、 「Dss」と「Tri」はDf1の「Standard」よりも高く、Df2とDf3の同じ位置の差を計算し、その差を別の列に入れます。

Df1             
    Names   Standard    Das Dss Tri
    Aa  3   3   6   2
    Ab  4   6   4   3
    Ac  2   5   2   4
    Ad  4   3   3   8
    Ae  6   4   5   7
    Af  4   5   7   5
    Ag  2   6   8   2
    Ah  9   7   6   2

Df2         
    Names   Das Dss Tri
    Aa  4   2   5
    Ab  7   5   4
    Ac  5   7   2
    Ad  6   4   3
    Ae  5   3   5
    Af  3   2   6
    Ag  2   5   4
    Ah  4   6   3

Df3

Names   Das Dss Tri
    Aa  5   3   5
    Ab  8   5   4
    Ac  6   7   2
    Ad  6   4   7
    Ae  5   3   8
    Af  4   5   6
    Ag  1   5   4
    Ah  4   6   3

最終的な出力

Df3             
    Names   Das Dss Tri Difference
    Aa  5   3   5   -1
    Ab  8   5   4   -1
    Ac  6   7   2   -1
    Ad  6   4   7   -4
    Ae  5   3   8   -3
    Af  4   5   6   -4
    Ag  1   5   4   1
    Ah  4   6   3   0
4

2 に答える 2

1

first biggest複数の値が見つかった場合に値のインデックスを取得し、値が見つからなかった場合に返されるスクリプトを次に示しますNA。

df1 <- structure(list(standard = c(3, 4, 2, 4, 6, 4, 2, 9), das = c(3, 
6, 5, 3, 4, 5, 6, 7), dss = c(6, 4, 2, 3, 5, 7, 8, 6), tri = c(2, 
3, 4, 8, 7, 5, 2, 2)), .Names = c("standard", "das", "dss", "tri"
), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

df2 <- structure(list(das = c(4, 7, 5, 6, 5, 3, 2, 4), dss = c(2, 
5, 7, 4, 3, 2, 5, 6), tri = c(5,4,2,3,5,6,4,3)), .Names = c("das", "dss", "tri"
), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

df3 <- structure(list(das = c(5, 8, 6, 6, 5, 4, 1, 4), dss = c(3, 
     5, 7, 4, 3, 5, 5, 6), tri = c(5,4,2,7,8,6,4,3)), .Names = c("das", "dss", "tri"
 ), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

# get indices. run through every row of df1
# and get the maximum column index > standard
idx.v <- sapply( 1:nrow(df1), function(idx) {
    t <- which(df1[idx, 2:4] > df1[idx, 1])
})

df3$result <- sapply(1:length(idx.v), function(ix) {
    col.idx <- idx.v[[ix]]
    len.idx <- length(col.idx)
    if (len.idx > 0) {
        res <- sum(df2[ix, col.idx] - df3[ix, col.idx])
    } else {
        res <- NA
    }
})

Output:

> df3
  das dss tri result
1   5   3   5     -1
2   8   5   4     -1
3   6   7   2     -1
4   6   4   7     -4
5   5   3   8     -3
6   4   5   6     -4
7   1   5   4      1
8   4   6   3     NA

チャットありがとうございます。これはあなたが必要とするものです。

于 2013-01-01T18:34:35.100 に答える
1

これは正しい結果だと思いますが、7番目の値が異なることに注意してください。3つの列の最大値を使用すると（より簡単なタスク）、さらに多くのスロットで異なる結果が生成されます。

df1.w <- sapply( seq(1, nrow(df1)), 
                 function(idx) min(c(Inf, which(df1[-(1:2)][idx,] > df1[idx, 2])))
                )

df1.mat <- matrix(c(seq(1, nrow(df1)), df1.w), ncol=2)
df1.mat[is.infinite(df1.mat)] <- 1

ifelse(is.infinite(df1.w), 0, 
       df2[-1][df1.mat] - df3[-1][df1.mat]
       )

## [1] -1 -1 -1 -4 -3 -1  1  0

実際にdf1[-（1：2）]の最大値のインデックスを使用する場合は、df1.w（sapply呼び出し）の定義を次のように置き換えます。

df1.w <- apply(df1[-(1:2)], 1, which.max)

上記の残りのコードを使用すると、次の結果が得られます。

## [1] -1 -1 -1 -4 -3 -3  0  0
于 2013-01-01T18:51:24.307 に答える