Question

我有一个问题，我需要将估计的增长率乘以基数。增长率存储在矩阵中（参见下面的数据示例），基数也是如此。这本身很容易 - 问题是我对基数后面的几种类型的实体有几种增长率。

set.seed(1223)
Typ1.rates <- c(1.1,1.2,0.9,1.4)
Typ2.rates <- c(1.4,5.2,1.9,0.4)
g.rates <- t(cbind(Typ1.rates, Typ2.rates))


x <- as.data.frame(matrix(rexp(16, rate=.2), ncol=4)*100)
x$Type <- c(1,1,1,2)

因此，如果给定行的类型== 1，我想将第一个观察值与Typ1.rates中的第一个观察值相乘（即[1,1]），依此类推。

如果我有两种类型的速率，这显然很容易，但如果我有25种类型，以及大型矩阵/数据帧，那么手动操作就很难了。

任何人都有这么好的方法吗？

如果需要更多解释或数据/代码，请告诉我

编辑：

使用上面的种子集我希望得到以下矩阵

                       V1           V2           V3            V4
1: 141.8580480 1149.9857213  303.4234747 1014.77951629
2: 770.1481988  407.0247813 1219.3383377  156.62140585
3: 554.1117304  983.2339648  239.1584652   50.52442765
4: 584.8300270 1207.7605414 2252.7680594   43.13052390

Answer 1

使用简单的乘法

set.seed(1223)
g.rates[x[, 5], ] * x[, -5]  # Note in your question you missed to include Typ2.rates

或使用data.table

library(data.table)
setDT(x)[, .SD*g.rates[x$Type,] , .SDcols = paste0("V", 1:4)]
#        V1        V2        V3         V4
#1 141.8580 1149.9857  303.4235 1014.77952
#2 770.1482  407.0248 1219.3383  156.62141
#3 554.1117  983.2340  239.1585   50.52443
#4 584.8300 1207.7605 2252.7681   43.13052

Answer 2

<强>摘要

您可以直接在数据框中创建条件以分配新值，如下所示：

x[x$Type == 1, ]

这将显示与x

匹配的所有==1值

接下来您需要使用已添加的费率，例如：

x[x$Type == 1, ] * Typ1.rates

最终代码

假设您希望遍历所有类型并使用条件，如下所示：

Typ1.rates <- c(1.1,1.2,0.9,1.4)
Typ2.rates <- c(1.4,5.2,1.9,0.4)
g.rates <- t(cbind(Typ1.rates, Typ1.rates))


x <- as.data.frame(matrix(rexp(16, rate=.2), ncol=4)*100)
x$Type <- c(1,1,1,2)

for(i in 1:nrow(g.rates)) {
    # We apply the change to the n-1 columns in order to prevent any change to the type column
    x[x$Type == i, 1:(ncol(x)-1) ] <- x[x$Type == i, 1:(ncol(x) -1) ] * as.list(g.rates[i,])
}

执行起来应该非常快。

Answer 3

我们可以在base R

中执行此操作

 do.call(rbind, Map(`*`, split(x[-5], x$Type), 
                 split(g.rates, row(g.rates))))
 #        V1       V2        V3        V4
 #1.1 141.8580 1341.650  303.4235 869.81101
 #1.2 840.1617  373.106 1896.7485 100.68519
 #1.3 453.3641  983.234  292.3048  50.52443
 #2   584.8300 1207.761 2252.7681  43.13052

在R中的if语句中使用for循环

3 个答案: