Question

我有一个包含1000个data.frames的列表，我需要将它们分成一个＆＃39;单个＆＃39; data.frame。

关键是data.frames中的每个观察（包含在列表中）都有特定的ID，这些ID必须与“单个”匹配。必须忽略data.frame和未包含在后者中的ID（因为不可能进行除法）。

此处列出了我的一个data.frames示例：

df = read.table(text = 'ID   Num
                        D     34
                        W     45
                        Q     12
                        Y     45
                        B     11
                        O      2', header = TRUE)

单曲＆＃39; data.frame如下：

sing_df = read.table(text = 'ID  Num
                              D   14
                              Q   11
                              B    9', header = TRUE)

通过df sing_df潜水，我的输出应为：

ID   Num
D    2.428
Q    1.09
B    1.22

有什么建议吗？

Answer 1

我们可以通过'ID'merge数据集，并通过将'Num.x'除以'Num.y'来创建'Num'。

transform(merge(df, sing_df, by = "ID"), Num = Num.x/Num.y)[-(2:3)]
#  ID      Num
#1  B 1.222222
#2  D 2.428571
#3  Q 1.090909

如果我们需要一些软件包，那么来自inner_join的{{1}}可能会有所帮助

dplyr

由于OP提到了大约1000个数据集，最好将其保留在library(dplyr) inner_join(df, sing_df, by = "ID") %>% mutate(Num = Num.x/Num.y) %>% select(-Num.x, -Num.y)中，循环遍历list元素并应用与上面相同的步骤

list

将列表内的每个data.frame除以另一个data.frame

1 个答案: