Question

对于N列，我的第一行是添加以下行的参考值。

数据

A   B   C   D
3   5   1   2

1   4   5   3
2   2   2   4
3   1   3   1
4   3   1   2

计算如下：

3，是添加的参考值，其中3应该添加到1,2,3和4，类似地5是参考值 - 添加到4,2,1,3和然后1是参考值加到5,2,3,1等......直到n列。
```
1 + 3   4 + 5   5 + 1   3 + 2
2 + 3   2 + 5   2 + 1   4 + 2
3 + 3   1 + 5   3 + 1   1 + 2
4 + 3   3 + 5   1 + 1   2 + 2
```

预期产出：

A   B   C   D
4   9   6   5
5   7   3   6
6   6   4   3
7   8   2   4

请帮忙。谢谢。

Answer 1

也许只是这个：

c(mydf[1, ]) + mydf[-1, ]
##   A B C D
## 2 4 9 6 5
## 3 5 7 3 6
## 4 6 6 4 3
## 5 7 8 2 4

开始data.frame：

mydf <- structure(list(A = c(3L, 1L, 2L, 3L, 4L), B = c(5L, 4L, 2L, 1L, 
    3L), C = c(1L, 5L, 2L, 3L, 1L), D = c(2L, 3L, 4L, 1L, 2L)), .Names = c("A", 
    "B", "C", "D"), row.names = c(NA, 5L), class = "data.frame")

Answer 2

我们可以做到

(df1[1,][col(df1)] + df1)[-1,]
#  A B C D
#2 4 9 6 5
#3 5 7 3 6
#4 6 6 4 3
#5 7 8 2 4

Answer 3

如果您尝试使用新值替换初始数据框中的值，则可以执行以下操作：

df <- data.frame(c(3,1,2,3,4), c(5,4,2,1,3), c(1,5,2,3,1), c(2,3,4,1,2))
names(df) <- c("A", "B", "C", "D")

for (i in 2:nrow(df)) {
  for (j in 1:ncol(df)) {
    df[i,j] <- df[1,j] + df[i,j] 
  }
}

这可能是矢量化并且运行得更快，如果你有一个非常大的数据帧会有所帮助，但如果你需要一个快速而肮脏的解决方案，它将会起作用。

输出：

希望这有用！

在Dataframe中计算，保留第一行作为参考

3 个答案: