Умножьте и усредните данные из двух фреймов данных в один столбец с помощью R

#r #dataframe #multiple-columns #multiplication #wei&hted-avera&e

#r #фрейм данных #многоколоночный #умножение #средневзвешенное значение

Вопрос:

У меня есть следующие два примера data.frame .

  set.seed(12345)
 df1 = data.frame(a=c(rep("a",8), rep("b",5), rep("c",7), rep("d",10)), 
     b=rnorm(30, 6, 2), 
     c=rnorm(30, 12, 3.5), 
     d=rnorm(30, 8, 3)
     )
 df2 = data.frame(p=c("b", "c", "d"), 
     q=c(1.43, 2.14, -2.03)
     )

Я хотел бы создать новый, data.frame используя базовые данные в df1 и средневзвешенное значение, используя коэффициенты умножения в df2 . Новый результат df3 будет таким же, как df1 , но с добавлением нового столбца со значениями: среднее значение по строке («b», умноженное на 1,43 «c», умноженное на 2,14, «d», умноженное на -2,03), так что результатом будет df3:

  df3 = data.frame(a=c(rep("a",8), rep("b",5), rep("c",7), rep("d",10)), 
     b=rnorm(30, 6, 2), 
     c=rnorm(30, 12, 3.5), 
     d=rnorm(30, 8, 3), 
      new=c("24.8645275","44.67937096","29.68621196","19.26714231",
      "25.23142628","27.65882406","11.98590475","-4.92298683",
      "27.29998443","23.47463009","25.80746763","10.16714534",
      "17.52916576","12.33418399","13.73084634","25.55675733",
      "-0.13100614","26.26381852","22.69296138","2.86696252",
      "12.27184531","30.41901753","18.43221894","1.12637556",
      "2.51020245","13.89381723","17.7266222","27.83995036",
      "32.569782","-5.04627832")
      )

Как я мог бы это сделать, пожалуйста?

1. Вам нужно среднее значение по строке или просто взвешенную сумму? Вывод, который вы показываете в df3 , представляет собой взвешенную сумму

2. Да, спасибо, что спросили :). Ну, средневзвешенное значение.

Ответ №1:

Одним dplyr вариантом может быть:

 df1 %&&t;%
 rowwise() %&&t;%
 mutate(new = sum(across(df2$p) * df2$q))

   a         b     c     d   new
   <fct&&t; <dbl&&t; <dbl&&t; <dbl&&t; <dbl&&t;
 1 a      7.17 14.8   8.45 24.9 
 2 a      7.42 19.7   3.97 44.7 
 3 a      5.78 19.2   9.66 29.7 
 4 a      5.09 17.7  12.8  19.3 
 5 a      7.21 12.9   6.24 25.2 
 6 a      2.36 13.7   2.50 27.7 
 7 a      7.26 10.9  10.7  12.0 
 8 a      5.45  6.18 12.8  -4.92
 9 b      5.43 18.2   9.55 27.3 
10 b      4.16 12.1   4.11 23.5

Ответ №2:

Базовый параметр R с использованием sweep :

 df1$new <- rowSums(sweep(df1[-1], 2, df2$q, `*`))
df1

#   a        b         c         d        new
#1  a 7.171058 14.841556  8.448776 24.8645274
#2  a 7.418932 19.688917  3.972406 44.6793728
#3  a 5.781393 19.172166  9.659909 29.6862124
#4  a 5.093006 17.713560 12.769889 19.2671422
#5  a 7.211775 12.889949  6.239361 25.2314261
#6  a 2.364088 13.719159  2.502868 27.6588239
#7  a 7.260197 10.865697 10.664418 11.9859042
#8  a 5.447632  6.182824 12.780465 -4.9229877
#9  b 5.431681 18.187068  9.550564 27.2999847
#10 b 4.161356 12.090304  4.112985 23.4746295
#11 b 5.767504 15.949788  8.163847 25.8074686
#...
#...

Или другой вариант :

 df1$new <- colSums(t(df1[-1]) * df2$q)

Убедитесь, что df2$p они расположены в том же порядке, что и названия столбцов, или наоборот.

Ответ №3:

В base R мы можем использовать crossprod

 df1$new <- crossprod(t(df1[-1]), df2$q)[,1]
head(df1)
#  a        b        c         d      new
#1 a 7.171058 14.84156  8.448776 24.86453
#2 a 7.418932 19.68892  3.972406 44.67937
#3 a 5.781393 19.17217  9.659909 29.68621
#4 a 5.093006 17.71356 12.769889 19.26714
#5 a 7.211775 12.88995  6.239361 25.23143
#6 a 2.364088 13.71916  2.502868 27.65882