我有一个96 x 48的数据帧df。第一列是标识字段(char),第2-48列是数值。我还有两个数字向量,每个向量有96个元素,由对应每行的上限和下限组成。
我想创建一个具有相同列1的新数据帧,但是对于列2-48,我想看看该值是否在每行的两个向量中的值之间。然后我想在新数据框中有1,如果是,则为0,如果不是(排序的布尔值)。
示例:
df:
1 2 3 4 .. 48 a 7 11 15 58 b 6 9 13 46 c 8 14 20 73
载体:
upper: 24, 35, 22, 63 lower: 10, 11, 12, 11
返回:
1 2 3 4 .. 48 a 0 1 1 0 (between upper[1] and lower[1]) b 0 0 1 0 (between upper[2] and lower[2]) c 0 1 1 0 ...
我想在没有循环的情况下这样做,因为我非常确定这是一种方法,但我似乎无法找到它。
答案 0 :(得分:2)
使用dplyr的一种方法:
# Data
df <- data.frame(id=letters[1:3], col2=c(7,6,8), col3=c(11,9,14), col4=c(15,13,20), col48=c(58,46,73))
# chain of operations
library(dplyr)
df %>%
mutate(upper = c(24, 35, 22), lower = c(10, 11, 12)) %>%
mutate_at(paste0("col", c(2:4, 48)), funs(.>=lower & .<=upper)) %>%
mutate_at(paste0("col", c(2:4, 48)), as.integer) %>%
select(-lower, -upper)
输出:
col1 col2 col3 col4 col48
1 a 0 1 1 0
2 b 0 0 1 0
3 c 0 1 1 0
答案 1 :(得分:2)
因为你说其他变量是数字的,所以我们可以这样做:
In ('')
无需ifelse(t(upper.bounds-t(df[-1])>0&lower.bounds-t(df[-1])<0),1,0)
c2 c3 c4 c48
[1,] 0 0 1 0
[2,] 0 0 1 0
[3,] 0 1 1 0
或lapply
数据在哪里:
forloop
答案 2 :(得分:1)
通过使用遍历所有列的for
隐式循环,可以避免显式lappy
循环。如果循环遍历列,我认为从性能的角度来看,循环不是关键的,但只有当你遍历行时(因为R将列的元素作为向量存储在连续内存中)位置,以便性能最佳,但每行的元素在内存位置上扩展,导致性能损失,以循环遍1行1):
df <- data.frame(c1 = c(7, 6, 8), c2 = c(11, 9, 14), c3 = c(15, 13, 20), c48 = c(58, 46, 73))
df
lower.bounds <- c(10, 11, 12) # , 11)
upper.bounds <- c(24, 35, 22) # , 63)
res <- lapply(df, function(col) {ifelse(col >= lower.bounds & col <= upper.bounds, 1, 0)})
as.data.frame(res)
# c1 c2 c3 c48
# 1 0 1 1 0
# 2 0 0 1 0
# 3 0 1 1 0
答案 3 :(得分:1)
另一个选择是只使用apply over columns。我觉得这很简单干净。
df <- data.frame(V2=c(7,6,8), V3=c(11,9,14), V4=c(15,13,20), V48=c(58,46,73))
upper <- c(24, 35, 22)
lower <- c(10, 11, 12)
data.frame(apply(df,2,function(x)((upper>=x)*(x>=lower))))
V2 V3 V4 V48
1 0 1 1 0
2 0 0 1 0
3 0 1 1 0
编辑:在MKR评论之后,我变得很好奇,不得不测试性能。如果有任何关于如何以不同方式衡量它的建议,请发表评论。
df <- data.frame(V2=c(7,6,8), V3=c(11,9,14), V4=c(15,13,20), V48=c(58,46,73))
upper <- c(24, 35, 22)
lower <- c(10, 11, 12)
start.time <- Sys.time()
data.frame(apply(df,2,function(x)((upper>=x)*(x>=lower))))
#V2 V3 V4 V48
#1 0 1 1 0
#2 0 0 1 0
#3 0 1 1 0
Sys.time()-start.time
#Time difference of 0.0146079 secs
start.time <- Sys.time()
data.frame(apply(df,2,function(x)(as.numeric((upper>=x)&(x>=lower)))))
#V2 V3 V4 V48
#1 0 1 1 0
#2 0 0 1 0
#3 0 1 1 0
Sys.time()-start.time
#Time difference of 0.0124476 secs
start.time <- Sys.time()
data.frame(ifelse(upper > df[] & lower < df[], 1, 0))
#V2 V3 V4 V48
#1 0 1 1 0
#2 0 0 1 0
#3 0 1 1 0
Sys.time()-start.time
#Time difference of 0.008914948 secs
答案 4 :(得分:1)
另一种可能更简单的解决方案可能是:
UnityConfig.RegisterTypes()
OR
df <- data.frame(c1 = c(7, 6, 8),
c2 = c(11, 9, 14),
c3 = c(15, 13, 20),
c48 = c(58, 46, 73))
lower.bounds <- c(10, 11, 12)
upper.bounds <- c(24, 35, 22)
ifelse(upper.bounds > df[] & lower.bounds < df[], 1, 0)
# Result:
# c1 c2 c3 c48
# [1,] 0 1 1 0
# [2,] 0 0 1 0
# [3,] 0 1 1 0