每行乘以列名/因子答案

【问题标题】：Multiplying column names/factors by each row每行乘以列名/因子
【发布时间】：2016-06-14 15:53:29
【问题描述】：

您好，我是 R 新手，遇到第一个问题，

我基本上有一个看起来非常相似的数据结构：

ID <- c(1,2,3)
C <- c(0.4,0.4,0.2)
B <- c(0.4,0.3,0.2)
A <- c(0.2,0.3,0.6)
df <- data.frame(ID,A,B,C)

head(df)

  ID   A   B   C
1  1 0.2 0.4 0.4
2  2 0.3 0.3 0.4
3  3 0.6 0.2 0.2

其中A、B、C对应等级A=1、B=2、C=3

我想计算每一行的加权平均列，例如：

ID 1   A*0.2 + B*0.4 + C*0.4
...

我试过了：

as.numeric(as.character(names(df[,2:ncol(df)]))) * df[2:nrow(df),]

但这似乎不对。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

一个标准的方法是：把你的thingamabob放到一个对象中

grades = c(A=1,B=2,C=3)

然后map-reduce

df$wt_grade = Reduce(`+`, Map(`*`, df[names(grades)], grades))
# or
df$wt_grade = Reduce(`+`, lapply(names(grades), function(x) df[[x]] * grades[x]))

后一种方法borrowed from @eddi 非常快。

以 A、B 和 C 的形式手动写出表达式（如在其他一些答案中）不会很好地扩展到其他成绩或修改与每个成绩相关的值。

【讨论】：

【解决方案2】：

这样的？

df$WtAvg = with(df, A + 2*B + 3*C)

df
  ID   A   B   C WtAvg
1  1 0.2 0.4 0.4   2.2
2  2 0.3 0.3 0.4   2.1
3  3 0.6 0.2 0.2   1.6

【讨论】：

【解决方案3】：

使用 dplyr/tidyr：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>%
  gather(grade, value, -ID) %>%
  group_by(ID) %>%
  summarize(WtAvg = sum(as.numeric(grade) * value))

【讨论】：

【解决方案4】：

使用data.table 方法的简单快速的解决方案

library(data.table)

setDT(df)[, w_avg :=  (A + B*2 + C*3)/(A+B+C) ]

【讨论】：