データフレーム内の隣接する行の間で計算を実行

Question

3次元点間のユークリッド距離を計算し、その距離を追加列として追加しようとしています。私はこのように、行をループしてみました：

df1 <- as.data.frame(list('x'=1:5,'y'=(1:5)^2,'z'=6:10)) 

for (i in 2:nrow(df1)) { 
    df1$diff <- sqrt((df1$x[i,]-df1$x[i-1,])^2 - 
        (df1$y[i,]-df1$y[i-1,])^2 - 
        (df1$z[i,]-df1$z[i-1,])^2) 
} 

が、私はエラーを取得：

私は間違っているつもりです

Error in df1$x[i, ] : incorrect number of dimensions 

？

Answer 1

主な問題は、あなたが扱っているということですxは、インデックス作成時に配列のようなオブジェクトとして表示されます。私。 x[element]を使用する必要がある場合は、x[row, col]インデックスを使用しています。

結果を挿入する際には、df1$diffにもインデックスを設定する必要があります。ユークリッド距離方程式が間違っています。差を2乗して差し引く必要はありません。

df1 <- data.frame(list(x = 1:5, y = (1:5)^2, z = 6:10)) 
df1$diff <- NA 

for (i in 2:nrow(df1)) { 
    df1$diff[i] <- with(df1, sqrt((x[i] - x[i-1])^2 + 
           (y[i] - y[i-1])^2 + 
           (z[i] - z[i-1])^2)) 
} 

> df1 
    x y z  diff 
1 1 1 6  NA 
2 2 4 7 3.316625 
3 3 9 8 5.196152 
4 4 16 9 7.141428 
5 5 25 10 9.110434 

あなたはRは、要素ごとの操作を行うに依存しているため、単一のステップでこれを行うことができ、このかかわらずのためのループを必要としません：

df1 <- data.frame(list(x = 1:5, y = (1:5)^2, z = 6:10)) 
df1$diff <- c(NA, sqrt(rowSums((df1[-1, 1:3] - df1[-5, 1:3])^2))) 

df1 

> df1 
    x y z  diff 
1 1 1 6  NA 
2 2 4 7 3.316625 
3 3 9 8 5.196152 
4 4 16 9 7.141428 
5 5 25 10 9.110434 

おそらくよ実際の問題が大きい場合は、データフレームが非常に遅いため、df1をマトリックスに強制したいと考えています。

m1 <- as.matrix(df1[, 1:3]) 
m1 <- cbind(m1, diff = c(NA, sqrt(rowSums((m1[-1, 1:3] - m1[-5, 1:3])^2)))) 

> m1 
    x y z  diff 
[1,] 1 1 6  NA 
[2,] 2 4 7 3.316625 
[3,] 3 9 8 5.196152 
[4,] 4 16 9 7.141428 
[5,] 5 25 10 9.110434 

あなたはあなたが元のデータが持っているどのように多くの行を心配する必要はdo't head()とtail()を使用して関数にこれをラップすることができます：ここでは

myEuc <- function(x) { 
    if (isdf <- is.data.frame(x)) { 
    x <- data.matrix(x) 
    } 
    dij <- c(NA, sqrt(rowSums((tail(x, -1) - head(x, -1))^2))) 
    x <- cbind(x, diff = dij) 
    if (isdf) { 
    x <- as.data.frame(x) 
    } 
    x 
} 

df1 <- data.frame(list(x = 1:5, y = (1:5)^2, z = 6:10)) 
myEuc(df1) 

> myEuc(df1) 
    x y z  diff 
    1 1 6  NA 
[2,] 2 4 7 3.316625 
[3,] 3 9 8 5.196152 
[4,] 4 16 9 7.141428 
[5,] 5 25 10 9.110434 

Answer 2

新しい変数を使用すると、上部またはベクトルの下部のいずれかにNAを追加する必要があるので、あなたのdata.frameより1つの少ない観測を持っている：

df1 <- as.data.frame(list('x'=1:5,'y'=(1:5)^2,'z'=6:10)) 

myVec <- numeric(nrow(df1)) 
myVec[1] <- NA 
for (i in 2:nrow(df1)) { 
myVec[i] <- sqrt((df1[i,"x"]-df1[i-1,"x"])^2 + 
       (df1[i,"y"]-df1[i-1,"y"])^2 + 
       (df1[i,"z"]-df1[i-1,"z"])^2) 
} 

df1$diff <- myVec 

Answer 3

は別のオプション

sqrt(Reduce('+',lapply(df1, function(x) (x- lag(x, default=x[1]))^2))) 
#[1] 0.000000 3.316625 5.196152 7.141428 9.110434 

です

または

c(0,sqrt(rowSums((sapply(df1, diff))^2))) 
#[1] 0.000000 3.316625 5.196152 7.141428 9.110434