Question

我是R的新手，我可能很难问我的问题。请耐心等待。

我有两个数据框。我们假装是为了解释：

DF1

列代表收益类型：玉米，燕麦，小麦等。行代表一年中的月份，jan，feb等。元素表示在该特定月份购买的该增益类型的每吨价格。

DF2

代表国家/地区的列：西班牙，智利，墨西哥等此框架的行代表了处理该国家/地区的额外费用，可能：每个国家的包装成本，运输成本，国家进口税，检验费等。

现在我想构建第三个数据框：

DF3

它代表谷物组合的总成本（例如10％玉米，50％燕麦，......）与所有国家的运输，税收等相关费用，每个月假设那里是一个等式（使用来自df1和df2的数据）来计算给定谷物组合每个国家/地区每月的总成本以及每个国家的额外成本。

为了简洁起见，让我们说一下3月总成本的等式，西班牙是

cost <- .10 * df1[ “mar”,”oats”]  + df2[“tax”,”Spain”]  + .....

我可以直接选择第二个数据帧的元素，并使用第一个数据帧的列进行算术运算以获得结果。对于特定国家/地区：

cost <- .10 * df1[ ,”oats”]  + df2[“tax”,”Spain”]  + .....

这给了我西班牙每个月的费用

问题是：我必须为每个国家重复相同的算术。

另一个版本：

  cost <- .10 * df1[ ,”oats”]  + df2[“tax”,]  + .....

给我每个国家的费用，但仅限1月份

我想要一组方程式，它给出了所有县的每月总费用。换句话说，df3与df1（月）的行数相同，与df2（国家/地区）的列数相同。

编辑...以封闭式问题发布的示例粘贴：

# build df1 - cost of grains (with goofy data so I can track the arithemetic)
  v1 <- c(1:12)
  v2 <- c(13:24)
  v3 <- c(25:36)
  v4 <- c(37:48)
  grain <- data.frame("wheat"=v1,"oats"=v2,"corn"=v3,"rye"=v4)

  grain

# build df2 - additional costs (again, with goofy data to see what is being used where and when)
  w1 <- c(1.3:4.3)
  w2 <- c(5.3:8.3)
  w3 <- c(9.3:12.3)
  w4 <- c(13.3:16.3)
  cost <- data.frame("Spain"=w1,"Peru"=w2,"Mexico"=w3,"Kenya"=w4)
  row.names(cost) <- c("packing","shipping","tax","inspection")

  cost

# assume 10% wheat, 30% oats and 60% rye with some clown-equation for total cost
# now for my feeble attempt at getting a dataframe that has 12 rows (months) and 4 column (countries)

  total_cost <- data.frame( 0.1*grain[,"wheat"] +
                            0.3*grain[,"oats"] +
                            0.6*grain[,"rye"] +
                            cost["packing","Mexico"] +
                            cost["shipping","Mexico"] +
                            cost["tax","Mexico"]  +
                            cost["inspection","Mexico"] )
  total_cost

Answer 1

你有几个选择：一个是使用outer函数提供'月'矢量的输入和来自df2的colnames的'country'矢量，并使用一个函数来拉动''来自df1和df2的成本'组件。（无法使用这种方法。）你会得到一个'月'x'国家'矩阵。另一种方法是转换df2数据帧并使用all = TRUE进行合并，df1获得一个“长”格式数据帧，您可以使用公式对列进行列操作，然后重塑为“国家/地区”中“宽”的格式。详细信息将取决于具体的数据设置，但您尚未提供示例。

这将为您提供12 x 4网格的月份和国家组合：

 dfrm <- expand.grid(grain$months,  colnames(cost) )

这将为您提供一个函数，该函数需要一个月值和一个国家/地区值并计算上面的表达式：

 costcros <- function(x) { sum(grain[ grain[, 'months'] == x[1], c(1,2,4)]*c(0.1,0.3,0.6) ) + 
                           sum( cost[, x[2]]) }

这会将计算添加到dfrm的每一行：

 dfrm$crosscost <- apply(expand.grid(grain$months,  colnames(cost) ), 1,  costcros)

从其他数据帧的功能创建新的数据帧

1 个答案: