Question

我有两个看起来像这样的数据框：

Name    Total
 A        43
 B        56
 C        98
 ...      ....

和

Name    col1    col2    col3    col4    ...
 A       2       3       4        0
 B       0       4       0        0    
 C       3       0       0        3
...     ...     ...     ...      ...

我想组合两个框架，在名称列上进行匹配，将col1，col2，col3等除以第一个数据框中的相应总数，并将其转换为百分比。所以输出应该如下所示：

Name    col1    col2    col3    col4    ...
 A      4.65    6.98    9.30      0
 B       0      7.14      0       0
 C      3.06      0       0     3.06
...

数据非常动态，我希望能够随着数据的发展再次运行此代码。第一个数据帧将保留格式，但第二个数据帧可能在数据的第二次迭代中有更多列。

我尝试过合并，但我似乎无法弄清楚如何应用分裂。

Answer 1

library(dplyr)
library(tidyr)

result = 
  total_data_frame %>%
  inner_join(column_data_frame) %>%
  gather(variable, value, -Name, -Total) %>%
  mutate(value = value/Total*100) %>%
  spread(variable, value)

说明：收集和传播是逆操作。它们有点难以解释，但是它们将收集的所有数据放入一列，然后反过来。它们有时是应用于列的可行选项，尤其是在数据集很小的情况下。

Answer 2

我们可以使用base R执行此操作。一个选项是match第一个数据集（'df1'）中的'Name'列和第二个数据集（'df2'）中的df2[-1]来获取数字索引。根据该指数，我们从'df1'获得'Total'的元素。我们可以将除“名称”列（row(df2[-1])）之外的df2除以“总计”。使分子和分母具有相同的大小是有帮助的。为此，我们复制了“总计”。 round给出数据集的行索引，我们用它来复制'Total'的元素。在除法之后，我们可以乘以100和v1 <- df1$Total[match(df2$Name, df1$Name)] v2 <- v1[row(df2[-1])] df2[-1] <- round(100*df2[-1]/v2,2) df2 # Name col1 col2 col3 col4 #1 A 4.65 6.98 9.3 0.00 #2 B 0.00 7.14 0.0 0.00 #3 C 3.06 0.00 0.0 3.06（如果需要）并将结果分配回“df2”列，不包括第一列。

df1 <- structure(list(Name = c("A", "B", "C"), Total = c(43L, 56L, 98L
)), .Names = c("Name", "Total"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-3L))

df2 <- structure(list(Name = c("A", "B", "C"), col1 = c(2L, 0L, 3L), 
col2 = c(3L, 4L, 0L), col3 = c(4L, 0L, 0L), col4 = c(0L, 
0L, 3L)), .Names = c("Name", "col1", "col2", "col3", "col4"
), class = "data.frame", row.names = c(NA, -3L))

数据

{{1}}

合并两个不同大小的数据框并应用公式

2 个答案:

数据