使用来自一个数据帧的系数（斜率和截距）来计算来自第二个数据帧的值列表答案

【问题标题】：Using coefficients (slope and intercept) from one data frame to calculate a list of values from a second data frame使用来自一个数据帧的系数（斜率和截距）来计算来自第二个数据帧的值列表
【发布时间】：2020-05-04 07:50:37
【问题描述】：

我有几个物种的长度列表（n=30），我们称它们为 A1、A2、A3、A4、A5：

A1<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A2<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A3<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A4<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A5<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))

df<-data.frame(A1,A2,A3,A4,A5)

对于每个物种的这些长度，我想使用特定物种的斜率和截距 (y=mx+b) 来计算重量：

sample <- c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5")
intercept <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1)
slope <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1)
upper <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1) + rnorm(5, mean = 0.01, sd = 1)
lower <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1) + rnorm(5, mean = 0.01, sd = 1)

coef<-data.frame(sample, intercept, slope, upper, lower)

其中上限和下限是 95% 的置信区间。

我的问题是，对于每个物种（即每个长度值）列 (df) 的每一行，我如何根据 coef 数据框中的物种特定 y = 斜率 * x + 截距值计算重量？

我尝试为每个物种创建额外的列（例如 A1.intercept、A1.slope、A1.upper、A1.lower），然后跨行重复（coef）中的相同值，但 1）我可以' t 让代码正常工作 2）我有很多物种（A1 - A70），所以代码很长。

我已经尝试了各种 grep 选项，但我还是空白。非常感谢任何帮助！

【问题讨论】：

标签： r arrays dataframe dplyr

【解决方案1】：

在基数 R 中，您可以首先创建截距矩阵，在该矩阵中重复观察次数的截距：

b = t(replicate(nrow(df),coef$slope[match(colnames(df),coef$sample)]))

然后，将每一行乘以匹配的斜率：

mx = sweep(df,2,coef$slope[match(colnames(df),coef$sample)],"*")

你需要的是：

y = mx+b

你也可以使用 dplyr 进行合并（我想还不错，因为你没有很多）：

library(dplyr)
library(tidyr)
df %>% tibble::rownames_to_column("id")  %>% 
pivot_longer(-id,names_to="sample") %>% 
left_join(coef)  %>% 
mutate(y=intercept+value*slope)

【讨论】：

基础 R 解决方案非常优雅 - 谢谢！但不应该是mx = sweep(df,2,coef$slope[match(colnames(df),coef$sample)],"*") 而不是mx = sweep(df,2,coef$slope[match(colnames(df),coef$sample)],"/") 吗？
哦是的..对不起..我使用“/”太频繁了。感谢您发现我的错误

【解决方案2】：

library(dplyr)
set.seed(1) # reproducible data set
A1<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A2<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A3<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A4<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))
A5<-(sample(x = 0:100, size  = 30, replace=TRUE))

df<-data.frame(A1,A2,A3,A4,A5)

sample <- c("A1", "A2", "A3", "A4", "A5")
intercept <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1)
slope <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1)
upper <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1) + rnorm(5, mean = 0.01, sd = 1)
lower <- rnorm(5, mean = 10, sd = 1) + rnorm(5, mean = 0.01, sd = 1)

coef <- data.frame(sample, intercept, slope, upper, lower)

If I have understood your question this may help you
df %>% 
tidyr::gather(sample,x) %>% # get df in long format
left_join(.,coef,"sample") %>% # join data
mutate(y = slope * x + intercept) # apply equation

【讨论】：