循环从两个 df R 中创建假人

Question

为了便于解释，我将使用一个较小的示例。

我有两个 DF：

DF1:  T01  T02  T03  T04  T05
  1   15   20   48   25   5
  2   12   18   35   30   12
  3   13   15   50   60   42

DF2:   MEDIAN  SD
 T01   13      1.24 
 T02   18      2.05
 T03   45      6.64
 T04   30      15.45
 T05   12      16.04

我想要做的是创建一个循环，为每个变量向 DF1 添加一个虚拟变量，如果 DF1$T01 ≈（几乎等于）DF2$MEDIAN[1]，则取值为 1，否则取值为 0，并且然后去T02、T03，直到断线。

直到现在，我还不能创建一个循环（虽然我不太擅长创建循环）来实现这一点。我确实设法为其中一个变量（T01）制作了虚拟变量，但在真正的 DF 中，我有 40 多个变量，所以手工操作根本没有效率。我现在拥有的是：

DF1$dummyt01 <- ifelse(almost.equal(DF1$T01, DF2$MEDIAN[1], tolerance = 2),1,0)

预期结果：

DF1:  T01  T02  T03  T04  T05 dummyT01 dummyT02 ... dummyT05
  1   15   20   48   25   5   1          1      ...   0
  2   12   18   35   30   12  1          1      ...   1
  3   13   15   50   60   42  1          0      ...   0

Note: Not a native english speaker. Sorry for any mistakes.

EDIT: Expected Outcome.

Answer 1

我们可以使用tidyverse。循环across'DF1' 的列，获取循环的列的列名（cur_column()），使用它来子集'DF2'（作为行名）'MEDIAN' 元素，与almost.equal 进行比较返回一个逻辑向量，使用as.integer 或+ 强制转换为二进制。在.names 中添加前缀“dummy”以便创建为新列

library(dplyr)
library(berryFunctions)
DF1 <- DF1 %>%
    mutate(across(everything(), ~ +(almost.equal(.,  
         DF2[cur_column(), "MEDIAN"], tolerance = 1)),
           .names = "dummy{.col}"))

-输出

DF1
 T01 T02 T03 T04 T05 dummyT01 dummyT02 dummyT03 dummyT04 dummyT05
1  15  20  48  25   5        0        0        0        0        0
2  12  18  35  30  12        1        1        0        1        1
3  13  15  50  60  42        1        0        0        0        0

---

或使用for 循环

for(i in seq_along(DF1))
   DF1[paste0('dummy', names(DF1)[i])] <- +(almost.equal(DF1[[i]], 
      DF2[names(DF1)[i], "MEDIAN"], tolerance = 1))

数据

DF1 <- structure(list(T01 = c(15L, 12L, 13L), T02 = c(20L, 18L, 15L), 
    T03 = c(48L, 35L, 50L), T04 = c(25L, 30L, 60L), T05 = c(5L, 
    12L, 42L)), class = "data.frame", row.names = c("1", "2", 
"3"))
DF2 <- structure(list(MEDIAN = c(13L, 18L, 45L, 30L, 12L), SD = c(1.24, 
2.05, 6.64, 15.45, 16.04)), class = "data.frame", row.names = c("T01", 
"T02", "T03", "T04", "T05"))