Question

我是一个尝试成为R的用户。我从来没有学会正确编码，只是通过在线查找内容来做到这一点。

我遇到了一个问题，我需要一些专家的帮助。

我有两个数据文件。

颗粒物质（PM）浓度（约20000个观察值）
与颗粒物浓度一起使用的系数组合，以计算最终浓度。

例如......

数据集1.

数据集2.

alpha    beta 
    5       6 
    1       2 
  ...     ...

我最终必须对数据集1中的每个ID使用所有系数组合（alpha和beta）。例如，如果我在数据集1中有10个观察值，在数据集2中有10个系数组合，我的输出表应该有100个不同的输出值（10 * 10 = 100）。

for (i in cmaq$FID) {
  mean=cmaq$PM*IER$alpha*IER$beta 
}

我使用上面的代码来做我正在尝试做的事情，但它只给了我10个输出值而不是100.我认为首先使用split函数，并以某种方式使用第二个数据集，但是还没弄明白怎么......

这可能是一个非常非常简单的问题，但在花了好几个小时才搞清楚之后，我认为从R专家那里获得一些帮助可能是一个更好的策略。

提前谢谢!!!

Answer 1

查找术语“交叉加入”＃39;或者＆＃39;笛卡尔加入＆＃39; （例如，How to do cross join in R?）。

如果没有解决问题，请参阅https://stackoverflow.com/help/mcve。我认为循环内部存在错误。 beta是自由浮动的，未与IER data.frame

相关联

Answer 2

你可以这样做：

df1 = data.frame(
    ID = c(1, 2, 1500),
    PM = c(5, 10, 25)
)
df2 = data.frame(
    alpha = c(5, 6),
    beta = c(1, 2)
)

library(tidyverse)
library(dplyr)


df1 %>%
    group_by(ID) %>%
    do(data.frame(result = .$PM * df2$alpha * df2$beta,
                  alpha = df2$alpha,
                  beta = df2$beta))

Answer 3

我们可以使用outer

执行此操作

data.frame(ID = rep(df1$ID, each = nrow(df2)), alpha = df2$alpha, 
     beta = df2$beta, result = c(t(outer(df1$PM, df2$alpha*df2$beta))))
#    ID alpha beta result
#1    1     5    1     25
#2    1     6    2     60
#3    2     5    1     50
#4    2     6    2    120
#5 1500     5    1    125
#6 1500     6    2    300

数据

df1 <- structure(list(ID = c(1, 2, 1500), PM = c(5, 10, 25)), .Names = c("ID", 
"PM"), row.names = c(NA, -3L), class = "data.frame")

df2 <- structure(list(alpha = c(5, 6), beta = c(1, 2)), .Names = c("alpha", 
 "beta"), row.names = c(NA, -2L), class = "data.frame")

使用两个数据文件中的值作为一个公式，以便在R

3 个答案:

数据