使用条件为 r 的向量逐行划分数据帧答案

【问题标题】：Dividing a dataframe row wise using a vector with condition in r使用条件为 r 的向量逐行划分数据帧
【发布时间】：2022-12-10 08:50:25
【问题描述】：

我有一个数据框和一个向量，我想用它来划分数据框的每一行。

    col1 <- c(500, 20000, 50000)
    col2 <- c(20000, 500, 50000)
    col3 <- c(20000, 50000, 500)
    dividing_factor <- c(1.5, 2, 0.5)
    df <- data.frame(col1,col2, col3)
> df
   col1  col2  col3
1   500 20000 20000
2 20000   500 50000
3 50000 50000   500

我希望的结果看起来像下面的 df_div。本质上，只有大于 500 的值才应该用 dividing_factor 除。

    col1_div <- c(500, 20000/1.5, 50000/1.5)
    col2_div <- c(20000/2, 500, 50000/2)
    col3_div <- c(20000/0.5, 50000/0.5, 500)
    df_div <- data.frame(col1_div,col2_div,col3_div)

  col1_div col2_div col3_div
1   500.00    10000    4e+04
2 13333.33      500    1e+05
3 33333.33    25000    5e+02

我一直在使用如下的应用函数（请注意，在我的数据上下文中，我只选择标题中包含“Col”的列，并将输出组合到原始数据框。），但我可以不知道如何为其添加条件（仅除以 500 以上）。我试过将 mutate 与 ifelse 一起使用，但我用向量除法的事实给我的方法带来了麻烦。

df_div <- df %>%
  select(contains("Col")) %>%
  apply(., 1, function(x) {
      x / dividing_factor 
  }) %>%
  do.call(rbind, .) %>%
  as_tibble()

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

不需要使用apply，我们可以使用向量化/矩阵操作：

df / t(ifelse(df > 500, dividing_factor, 1))
#       col1  col2  col3
# 1   500.00 10000 4e+04
# 2 13333.33   500 1e+05
# 3 33333.33 25000 5e+02

【讨论】：

非常感谢您提供这个简单的解决方案。我稍微改变了它以使其在我更大的数据框架中工作：df / t(ifelse(t(df) > 500, dividing_factor, 1))。否则，dividing_factor 在垂直方向重复。如果其他人需要解决方案，请在此处添加注释。

【解决方案2】：

或者我们可以命名向量并使用 mutate/across：

dividing_factor <- c("col1" = 1.5, "col2" = 2, "col3" = 0.5)

df |>
  mutate(across(starts_with("col"),
                ~ ifelse(. > 500, ./dividing_factor[cur_column()], .)))

【讨论】：

【解决方案3】：

您可以获得所有值 > 500 的位置，并使用它来提取这些值并将其替换为您的计算结果。

idx <- which(df != 500, arr.ind = TRUE)
df[idx] <- (df / as.list(dividing_factor))[idx]

这里的“技巧”是将df 除以列表。

结果

df
#      col1  col2  col3
#1   500.00 10000 4e+04
#2 13333.33   500 1e+05
#3 33333.33 25000 5e+02

【讨论】：