如何计算R中所有可能组合的比率和归一化比率？

Question

我想计算 R 中所有可能组合的归一化比率和简单比率。这是示例数据集

df = structure(list(var_1 = c(0.035, 0.047, 0.004, 0.011, 0.01, 0.01, 
0.024), var_2 = c(0.034, 0.047, 0.004, 0.012, 0.01, 0.011, 0.025
), var_3 = c(0.034, 0.047, 0.006, 0.013, 0.011, 0.013, 0.026), 
    var_4 = c(0.034, 0.046, 0.008, 0.016, 0.014, 0.015, 0.028
    ), var_5 = c(0.034, 0.046, 0.009, 0.017, 0.015, 0.016, 0.029
    )), class = "data.frame", row.names = c(NA, -7L))

在获得this 的帮助后，我可以计算所有可能组合中的简单比率。

do.call("cbind", lapply(seq_along(df), function(y) apply(df, 2, function(x) df[[y]]/x)))

但我无法计算归一化比率，即 (xj - xi)/(xj + xi) 以及如何正确命名每个计算的比率？

Answer 1

也许，您可以尝试嵌套lapply 来获取所有组合：

cols <- 1:ncol(df)
mat <- do.call(cbind, lapply(cols, function(xj) 
          sapply(cols, function(xi) (df[, xj] - df[, xi])/(df[, xj] + df[, xi]))))

要分配列名，我们可以使用outer

colnames(mat) <-  outer(names(df), names(df), paste0)

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考虑一下，我认为我们可以使用列索引直接操作它。

cols <- 1:ncol(df)
temp <- expand.grid(cols, cols)
new_data <- (df[,temp[,2]] - df[,temp[,1]])/(df[,temp[,2]] + df[,temp[,1]])

Answer 2

单独使用outer 可以更轻松地做到这一点

f1 <- function(i, j) (df[, i] - df[, j])/(df[, i] + df[, j])
out <- outer(seq_along(df), seq_along(df), FUN = f1)
colnames(out) <- outer(names(df), names(df), paste0)