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如何计算具有公共列名的不同数据帧之间的差异

仉磊
2023-03-14

我有三个数据帧,并试图计算由数据帧1调节的两个数据帧(Df2和Df3)之间的差值。如下面的示例所解释的,我有三个数据帧,Df1、Df2和Df3,它们具有共同的名称。第一步,在Df1中,我想比较“Standard”列和所有三列的值,“das”、“dss”和“tri”可能是行的,并且当这些列的任何值,“das”、“dss”和“tri”高于Df1中的“Standard”时,计算Df2和Df3中相同位置的差值,并将差值放在单独的列中。

Df1             
    Names   Standard    Das Dss Tri
    Aa  3   3   6   2
    Ab  4   6   4   3
    Ac  2   5   2   4
    Ad  4   3   3   8
    Ae  6   4   5   7
    Af  4   5   7   5
    Ag  2   6   8   2
    Ah  9   7   6   2

Df2         
    Names   Das Dss Tri
    Aa  4   2   5
    Ab  7   5   4
    Ac  5   7   2
    Ad  6   4   3
    Ae  5   3   5
    Af  3   2   6
    Ag  2   5   4
    Ah  4   6   3

DF3

Names   Das Dss Tri
    Aa  5   3   5
    Ab  8   5   4
    Ac  6   7   2
    Ad  6   4   7
    Ae  5   3   8
    Af  4   5   6
    Ag  1   5   4
    Ah  4   6   3

最终输出

Df3             
    Names   Das Dss Tri Difference
    Aa  5   3   5   -1
    Ab  8   5   4   -1
    Ac  6   7   2   -1
    Ad  6   4   7   -4
    Ae  5   3   8   -3
    Af  4   5   6   -4
    Ag  1   5   4   1
    Ah  4   6   3   0

共有1个答案

储思聪
2023-03-14

下面是一个脚本,如果找到一个以上的值,它将获取第一个最大值的索引,如果没有找到值,则返回NA

df1 <- structure(list(standard = c(3, 4, 2, 4, 6, 4, 2, 9), das = c(3, 
6, 5, 3, 4, 5, 6, 7), dss = c(6, 4, 2, 3, 5, 7, 8, 6), tri = c(2, 
3, 4, 8, 7, 5, 2, 2)), .Names = c("standard", "das", "dss", "tri"
), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

df2 <- structure(list(das = c(4, 7, 5, 6, 5, 3, 2, 4), dss = c(2, 
5, 7, 4, 3, 2, 5, 6), tri = c(5,4,2,3,5,6,4,3)), .Names = c("das", "dss", "tri"
), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

df3 <- structure(list(das = c(5, 8, 6, 6, 5, 4, 1, 4), dss = c(3, 
     5, 7, 4, 3, 5, 5, 6), tri = c(5,4,2,7,8,6,4,3)), .Names = c("das", "dss", "tri"
 ), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")

# get indices. run through every row of df1
# and get the maximum column index > standard
idx.v <- sapply( 1:nrow(df1), function(idx) {
    t <- which(df1[idx, 2:4] > df1[idx, 1])
})

df3$result <- sapply(1:length(idx.v), function(ix) {
    col.idx <- idx.v[[ix]]
    len.idx <- length(col.idx)
    if (len.idx > 0) {
        res <- sum(df2[ix, col.idx] - df3[ix, col.idx])
    } else {
        res <- NA
    }
})

Output:

> df3
  das dss tri result
1   5   3   5     -1
2   8   5   4     -1
3   6   7   2     -1
4   6   4   7     -4
5   5   3   8     -3
6   4   5   6     -4
7   1   5   4      1
8   4   6   3     NA

谢谢你的聊天。这就是你的要求。

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