IDによって一致二データフレーム

Question

フレームにわたって列の値を除算500の列は

id|val.1|val.2|...|val.500 
--------------------------------- 
    1 | 240 | 234 |...|228 
    1 | 224 | 222 |...|230 
    1 | 238 | 240 |...|240 
    2 | 277 | 270 |...|255 
    2 | 291 | 290 |...|265 
    2 | 284 | 282 |...|285 

DF 2値と同じIDの複数の行が含まれています唯一の一意のIDが含まれている（行）それは、500列が

id|val.1|val.2|...|val.500 
--------------------------------- 
    1 | 250 | 240 |...|245 
    2 | 280 | 282 |...|281 

値とIは、DF 3で終わるするそれらのIDに基づいて、DF 2の対応する列の値によってDF 1列の値を分割したいDF-1 id列に一致する：

id|val.1|val.2|...|val.500 
--------------------------------- 
    1 | 0.96| 0.98|...|0.93 
    1 | 0.90| 0.93|...|0.94 
    1 | 0.95| 1.00|...|0.98 
    2 | 0.99| 0.96|...|0.91 
    2 | 1.04| 1.03|...|0.94 
    2 | 1.01| 1.00|...|1.01 

基本的に、IDと列の値に基づいてdf 1をdf 2で重み付けします。私は今これについて行くと多くの進歩をしないための最善の方法について私の頭をしばらく傷つけてきました。どんな指導も大変ありがとう。ありがとう

Answer 1

つの可能なアプローチ：

1：「wide'-アプローチ

dplyrとpurrrパッケージ付：

library(dplyr) 
library(purrr) 

df12 <- left_join(df1, df2, by = 'id') 
cbind(id=df12[,1], map2_df(df12[,2:4], df12[,5:7], `/`)) 

パッケージ（ hereから借り方法）で

：

id  val.1  val.2  val.3 
1: 1 0.9600000 0.9750000 0.9306122 
2: 1 0.8960000 0.9250000 0.9387755 
3: 1 0.9520000 1.0000000 0.9795918 
4: 2 0.9892857 0.9574468 0.9074733 
5: 2 1.0392857 1.0283688 0.9430605 
6: 2 1.0142857 1.0000000 1.0142349 

2：「long'-アプローチ

を別のオプションは、あなたを再構築することで、両方が与え

library(data.table) 

# convert to 'data.tables' 
setDT(df1) 
setDT(df2) 

# creates two vectors of matching columnnames 
xcols = names(df1)[-1] 
icols = paste0("i.", xcols) 

# join and do the calculation 
df1[df2, on = 'id', Map('/', mget(xcols), mget(icols)), by = .EACHI] 

データフレームを長形式に変換した後、merge/joinと計算します。dplyrとtidyrパッケージと

library(data.table) 

dt1 <- melt(setDT(df1), id = 1) 
dt2 <- melt(setDT(df2), id = 1) 

dt1[dt2, on = c('id','variable'), value := value/i.value][] 

：両方が与え

library(dplyr) 
library(tidyr) 

df1 %>% 
    gather(variable, value, -id) %>% 
    left_join(., df2 %>% gather(variable, value, -id), by = c('id','variable')) %>% 
    mutate(value = value.x/value.y) %>% 
    select(id, variable, value) 

：data.table -packageで

id variable  value 
1: 1 val.1 0.9600000 
2: 1 val.1 0.8960000 
3: 1 val.1 0.9520000 
4: 2 val.1 0.9892857 
5: 2 val.1 1.0392857 
6: 2 val.1 1.0142857 
7: 1 val.2 0.9750000 
8: 1 val.2 0.9250000 
9: 1 val.2 1.0000000 
10: 2 val.2 0.9574468 
11: 2 val.2 1.0283688 
12: 2 val.2 1.0000000 
13: 1 val.3 0.9306122 
14: 1 val.3 0.9387755 
15: 1 val.3 0.9795918 
16: 2 val.3 0.9074733 
17: 2 val.3 0.9430605 
18: 2 val.3 1.0142349 

---

会社編集データ：

df1 <- structure(list(id = c(1, 1, 1, 2, 2, 2), val.1 = c(240, 224, 238, 277, 291, 284), 
         val.2 = c(234, 222, 240, 270, 290, 282), val.3 = c(228, 230, 240, 255, 265, 285)), 
       .Names = c("id", "val.1", "val.2", "val.3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -6L)) 

df2 <- structure(list(id = c(1, 2), val.1 = c(250, 280), val.2 = c(240, 282), val.3 = c(245, 281)), 
       .Names = c("id", "val.1", "val.2", "val.3"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L)) 

Answer 2

data.framesが正しく列に並べられ、両方が同じ列を持っている限り、次のベースRコードはあなたが望むものを達成すると思います。ここ

cbind(df1[1], df1[-1]/df2[match(df1$id, df2$id), -1]) 

    id  val.1  val.2 val.500 
1 1 0.9600000 0.9750000 0.9306122 
2 1 0.8960000 0.9250000 0.9387755 
3 1 0.9520000 1.0000000 0.9795918 
4 2 0.9892857 0.9574468 0.9074733 
5 2 1.0392857 1.0283688 0.9430605 
6 2 1.0142857 1.0000000 1.0142349 

、match(df1$id, df2$id)はDF2のIDに対応するDF1の行インデックスを返し、そうdf2[match(df1$id, df2$id), -1]を除去id変数とdata.frameとしてDF2の対応する行を返します。このdata.frameは、id変数が削除され、​​が除算を実行するときに、形のdf1と一致します。最後にcbindは、最後のdata.frameにid変数を付加します。

データ

df1 <- structure(list(id = c(1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L), val.1 = c(240L, 
224L, 238L, 277L, 291L, 284L), val.2 = c(234L, 222L, 240L, 270L, 
290L, 282L), val.500 = c(228L, 230L, 240L, 255L, 265L, 285L)), .Names = c("id", 
"val.1", "val.2", "val.500"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L)) 

df2 <- structure(list(id = 1:2, val.1 = c(250L, 280L), val.2 = c(240L, 
282L), val.500 = c(245L, 281L)), .Names = c("id", "val.1", "val.2", 
"val.500"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -2L))