#r
#r
Вопрос:
[R новичок!]Заголовок может создать впечатление избыточного вопроса; однако мое исследование не смогло дать ответ; поэтому я публикую это. У меня есть три фрейма данных с размерами [9,9], и я с нетерпением жду возможности объединить (т. Е. Вставить, А НЕ объединить / объединить / связать / связать / связать) Три по столбцам, чтобы создать новый фрейм данных с размерами [9,9].
Фреймы данных являются:
df1.
head(asian.te, 3)
#> Cana100mg Cana200mg Dapa10mg Dapa5mg Ipra50mg Placebo Tofo10mg Tofo20mg Tofo40mg
#> 1 0.00 0.02 -0.21 -0.28 0.22 -1.03 -0.261 -0.041 -0.188
#> 2 -0.02 0.00 -0.23 -0.30 0.20 -1.05 -0.281 -0.061 -0.208
#> 3 0.21 0.23 0.00 -0.07 0.43 -0.82 -0.051 0.169 0.022
df2.
head(lower.asian, 3)
#> Cana100mg Cana200mg Dapa10mg Dapa5mg Ipra50mg Placebo Tofo10mg Tofo20mg Tofo40mg
#> 1 0.000 -0.001 -0.399 -0.476 -0.001 -1.050 -0.493 -0.272 -0.419
#> 2 -0.041 0.000 -0.419 -0.496 -0.021 -1.070 -0.513 -0.292 -0.439
#> 3 0.021 0.041 0.000 -0.261 0.141 -1.007 -0.349 -0.128 -0.275
df3.
head(upper.asian,3)
#> Cana100mg Cana200mg Dapa10mg Dapa5mg Ipra50mg Placebo Tofo10mg Tofo20mg Tofo40mg
#> 1 0.000 0.041 -0.021 -0.084 0.441 -1.010 -0.029 0.190 0.043
#> 2 0.001 0.000 -0.041 -0.104 0.421 -1.030 -0.049 0.170 0.023
#> 3 0.399 0.419 0.000 0.121 0.719 -0.633 0.247 0.466 0.319
То, что я ищу, — это следующий вывод для всех столбцов трех фреймов данных:
data.frame(Cana100mg = paste0(asian.te$Cana100mg, "(", lower.asian$Cana100mg, ", ", upper.asian$Cana100mg, ")"),
Cana200mg = paste0(asian.te$Cana200mg, "(", lower.asian$Cana200mg, ", ", upper.asian$Cana200mg, ")"),
Dapa10mg = paste0(asian.te$Dapa10mg, "(", lower.asian$Dapa10mg, ", ", upper.asian$Dapa10mg, ")"))
#> Cana100mg Cana200mg Dapa10mg
#> 1 0(0, 0) 0.02(-0.001, 0.041) -0.21(-0.399, -0.021)
#> 2 -0.02(-0.041, 0.001) 0(0, 0) -0.23(-0.419, -0.041)
#> 3 0.21(0.021, 0.399) 0.23(0.041, 0.419) 0(0, 0)
Однако я не считаю, что это эффективный код. Я ищу решение, которое может зацикливать одну строку кода «вставить» во все переменные трех фреймов данных. Может ли это быть достигнуто с помощью apply семейства функций? Я пытался использовать for, но не получил желаемого результата. Я считаю, что я не пишу правильный код и даже не могу самостоятельно разобраться в проблеме из-за отсутствия опыта.
i <- 1
null.df <- data.frame(Cana100mg = character(9), Cana200mg = character(9), Dapa10mg = character(9),
Dapa5mg = character(9), Ipra50mg = character(9), Placebo = character(9),
Tofo10mg = character(9), Tofo20mg = character(9), Tofo40mg = character(9))
for (i in dim(asian.te)[1]) {
null.df[,i] <- paste0(asian.te[,i], "(", lower.asian[,i], ", ", upper.asian[,i], ")")
i <- i 1
print(null.df)
}
#> Cana100mg Cana200mg Dapa10mg Dapa5mg Ipra50mg Placebo Tofo10mg Tofo20mg Tofo40mg
#> 1 -0.188(-0.272, 0.19)
#> 2 -0.208(-0.292, 0.17)
#> 3 0.022(-0.128, 0.466)
Пожалуйста, предложите эффективное решение, а также укажите на мои ошибки. Приношу свои извинения, если это глупая проблема, которую не стоило публиковать здесь.
Комментарии:
1. ПРИМЕЧАНИЕ: последний вывод
null.dfсодержит 9 строк, я обрезал печатный фрейм данных до 3 строк.2. Вы должны иметь
for(i in seq(ncols(asian.te)))... remove the i<-i 13. @Onyambu спасибо за помощь! Я понял, что происходит не так.
Ответ №1:
Это то, что вы ищете?
as.data.frame(Map(function(te, lb, ub) {
paste0(te, "(", lb, ",", ub, ")")
}, asian.te, lower.asian, upper.asian))
Комментарии:
1.
Mapsprintfбудет намного чищеdata.frame(Map(sprintf, df_te, df_upper, df_lower, fmt = '%.2f(%.3f, %.3f)'))2. @ekoam и @Onyambu благодарим вас обоих за быструю и эффективную помощь. Ваши коды выдали именно то, что я ожидал, я понятия не имею, хотя о
Mapsprintfфункциях or, читая сейчас. Не могли бы вы также прокомментировать, почемуforцикл, который я написал, не дал желаемых результатов?
Ответ №2:
Вероятно, вы сначала захотите преобразовать свои данные в длинную форму, что-то вроде этого:
library(tidyverse)
library(glue)
df_te <- tibble(
Cana100mg = c(0, -0.02, 0.21),
Cana200mg = c(0.02, 0, 0.23),
Dapa10mg = c(-0.21, -0.23, 0)
)
df_lower <- tibble(
Cana100mg = c(0, -0.041, 0.021),
Cana200mg = c(-0.001, 0, 0.041),
Dapa10mg = c(-0.399, -0.419, 0)
)
df_upper <- tibble(
Cana100mg = c(0, 0.001, 0.399),
Cana200mg = c(0.041, 0, 0.419),
Dapa10mg = c(-0.021, -0.041, 0)
)
df_te <- df_te %>% mutate(var = "te", id = 1:n())
df_lower <- df_lower %>% mutate(var = "lower", id = 1:n())
df_upper <- df_lower %>% mutate(var = "upper", id = 1:n())
df <- bind_rows(
df_te,
df_lower,
df_upper
)
df
#> # A tibble: 9 x 5
#> Cana100mg Cana200mg Dapa10mg var id
#> <dbl> <dbl> <dbl> <chr> <int>
#> 1 0 0.02 -0.21 te 1
#> 2 -0.02 0 -0.23 te 2
#> 3 0.21 0.23 0 te 3
#> 4 0 -0.001 -0.399 lower 1
#> 5 -0.041 0 -0.419 lower 2
#> 6 0.021 0.041 0 lower 3
#> 7 0 -0.001 -0.399 upper 1
#> 8 -0.041 0 -0.419 upper 2
#> 9 0.021 0.041 0 upper 3
df2 <- df %>%
pivot_longer(-c(var, id))
df2
#> # A tibble: 27 x 4
#> var id name value
#> <chr> <int> <chr> <dbl>
#> 1 te 1 Cana100mg 0
#> 2 te 1 Cana200mg 0.02
#> 3 te 1 Dapa10mg -0.21
#> 4 te 2 Cana100mg -0.02
#> 5 te 2 Cana200mg 0
#> 6 te 2 Dapa10mg -0.23
#> 7 te 3 Cana100mg 0.21
#> 8 te 3 Cana200mg 0.23
#> 9 te 3 Dapa10mg 0
#> 10 lower 1 Cana100mg 0
#> # … with 17 more rows
df3 <- df2 %>%
separate(name, c("medicine", "dose"), sep = 4)
df3
#> # A tibble: 27 x 5
#> var id medicine dose value
#> <chr> <int> <chr> <chr> <dbl>
#> 1 te 1 Cana 100mg 0
#> 2 te 1 Cana 200mg 0.02
#> 3 te 1 Dapa 10mg -0.21
#> 4 te 2 Cana 100mg -0.02
#> 5 te 2 Cana 200mg 0
#> 6 te 2 Dapa 10mg -0.23
#> 7 te 3 Cana 100mg 0.21
#> 8 te 3 Cana 200mg 0.23
#> 9 te 3 Dapa 10mg 0
#> 10 lower 1 Cana 100mg 0
#> # … with 17 more rows
df4 <- df3 %>%
pivot_wider(c(medicine, dose, id), names_from = var, values_from = value)
df4
#> # A tibble: 9 x 6
#> medicine dose id te lower upper
#> <chr> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 Cana 100mg 1 0 0 0
#> 2 Cana 200mg 1 0.02 -0.001 -0.001
#> 3 Dapa 10mg 1 -0.21 -0.399 -0.399
#> 4 Cana 100mg 2 -0.02 -0.041 -0.041
#> 5 Cana 200mg 2 0 0 0
#> 6 Dapa 10mg 2 -0.23 -0.419 -0.419
#> 7 Cana 100mg 3 0.21 0.021 0.021
#> 8 Cana 200mg 3 0.23 0.041 0.041
#> 9 Dapa 10mg 3 0 0 0
df4 %>%
mutate(res = glue("{te} ({lower}, {upper}) "))
#> # A tibble: 9 x 7
#> medicine dose id te lower upper res
#> <chr> <chr> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <glue>
#> 1 Cana 100mg 1 0 0 0 "0 (0, 0) "
#> 2 Cana 200mg 1 0.02 -0.001 -0.001 "0.02 (-0.001, -0.001) "
#> 3 Dapa 10mg 1 -0.21 -0.399 -0.399 "-0.21 (-0.399, -0.399) "
#> 4 Cana 100mg 2 -0.02 -0.041 -0.041 "-0.02 (-0.041, -0.041) "
#> 5 Cana 200mg 2 0 0 0 "0 (0, 0) "
#> 6 Dapa 10mg 2 -0.23 -0.419 -0.419 "-0.23 (-0.419, -0.419) "
#> 7 Cana 100mg 3 0.21 0.021 0.021 "0.21 (0.021, 0.021) "
#> 8 Cana 200mg 3 0.23 0.041 0.041 "0.23 (0.041, 0.041) "
#> 9 Dapa 10mg 3 0 0 0 "0 (0, 0) "
Создано 2020-11-16 пакетом reprex (версия 0.3.0)