使用两个 dfs 的唯一标识符将数据框中的所有列按不同数据框中的列划分答案

【问题标题】：Dividing all columns in dataframe by column in different dataframe using unique identifier of both dfs使用两个 dfs 的唯一标识符将数据框中的所有列按不同数据框中的列划分
【发布时间】：2012-08-19 02:54:39
【问题描述】：

基本上，我需要将我的国家变量转换为人均项，即将所有值除以该国的人口。

所以我有df：

country <- c("A","B","C","D")
income <- c(10,20,30,40)
cars <- c(100,200,300,400)
df <- data.frame(country,income,cars)

我想将所有列除以dfpop$pop

pop <- c(1,2,3,4)

dfpop <- data.frame(country,pop)

有什么想法吗？

【问题讨论】：

没有一些reproducible 数据和代码，很难说如何最好地做到这一点。请使用dput(head(Y)) 之类的内容相应地编辑您的问题。但是，我的猜测是您应该将人口列添加到 data.frame y 并从那里继续

标签： database r merge transform match

【解决方案1】：

由于每个国家/地区只有一个观察值，因此不需要汇总数据，只需使用 df/variable 进行划分

考虑到上面@lselzer 指出的合并，您可以尝试：

 DF <- merge(df, dfpop)
 DF[,-c(1,4)]/DF[,4]
  income cars
1     10  100
2     10  100
3     10  100
4     10  100

但也没有使用merge:

df[,-1]/pop
  income cars
1     10  100
2     10  100
3     10  100
4     10  100

使用merge 的优点是国家名称的匹配，这将确保您将国家A 的每个变量除以国家A 的人口。第二种方法不能保证国家变量的匹配，所以你必须小心使用这种方法。

【讨论】：