从以下数据集中,我想减去标有" BLK"的行中的值。从所有后续行(他们的标签的关注)。
label Int_A Int_B Int_C
BLK 10 20 30
SMP 12.5 22.5 35
STD 15 25 40
期望的输出:
label Int_A Int_B Int_C
BLK 10 20 30
SMP 2.5 2.5 5
STD 5 5 10
BLK行保持不变或将设置为零无关紧要。
不幸的是,我发现的所有答案都只考虑一个变量,而不是全部。我尝试使用dplyr包,尤其是rowwise()
和transmute()
(不需要保留旧值)但是在调用整行而不仅仅是某个变量时也失败了。在基本R中我也尝试过(并且失败了)但是使用dplyr会更好,因为整个数据集可能存在多个这些部分,并且group_by()
使用单独的列很容易进行子集化。
如果您能给我一些建议或所需的代码,我将非常高兴。
答案 0 :(得分:4)
如果我们需要从其他行中减去first
行,请使用mutate_at
指定数字列的索引或mutate_if
,然后从所有列中减去first
元素列的元素
library(dplyr)
df1 %>%
mutate_at(2:4, funs(c(first(.), (. - first(.))[-1])) )
或mutate_if
df1 %>%
mutate_if(is.numeric, funs(c(first(.), (. - first(.))[-1])) )
答案 1 :(得分:3)
df[-1, -1] <- df[-1 , -1] - df[rep(1, nrow(df) - 1), -1]
df
# label Int_A Int_B Int_C
# 1 BLK 10.0 20.0 30
# 2 SMP 2.5 2.5 5
# 3 STD 5.0 5.0 10
从相关的行和列df[-1 , -1]
中,将第一行rep
减去必要的行数(nrow(df) - 1
)。
答案 2 :(得分:0)
作为不使用包裹的替代方案:
diff
是一个像df一样大小的矩阵,第一行为0,其余的等于df中的第一行。然后简单地减去。
df <- mtcars
diff <- matrix(c(rep(0,ncol(df)),rep(as.numeric(df[1,]),nrow(df)-1)),nrow=nrow(df),ncol=ncol(df),byrow=T)
df - diff