r - 使用 colnames 中的模式划分列

Question

假设我有以下简化表，其中分别包含动态列 a_x(其中 x 是索引，例如 0、1、2、3、4...)和 b_x。 a 列数始终等于 b 列数，但总列数可以是动态的(不总是 3 个 a 和3 b)。为了更清楚地说明以下示例描述了我的数据的结构:

> d <- read.table(text = "10 20 25 0.3 0.23 0.34 
                          40 20 30 0.25 0.4 0.45")
> names(d) <- c("a_0", "a_1", "a_2", "b_0", "b_1", "b_2")
> d
   a_0 a_1 a_2  b_0  b_1  b_2
1  10  20  25   0.30 0.23 0.34
2  40  20  30   0.25 0.40 0.45

我想将 a 列与相应的 b 列分开，并将结果保存在新的 c 列中。为了进行除法，我使用 transform() 函数(带有硬编码的列名)，如下所示:

transform(d, c_0 = as.numeric(as.character(a_0)) / as.numeric(as.character(b_0)))

考虑到输入数据的列数并不总是相同，我如何使用(可能)colnames 中的模式自动执行此步骤。

任何帮助将不胜感激

Answer 1

这里有几种方法。 (1) 和 (1a) 似乎最好，但其他确实显示了不同的方法。除了 (1a) 和 (2) 之外，它们的列名和顺序与问题中的列名和顺序相同，但如果这是一个问题，可以很容易地解决这些问题。除了 (4a) 之外，没有使用任何包。

1) 变换

ix <- grep("a", names(d))
cbind(d, setNames(d[ix] / d[-ix], sub("a", "c", names(d)[ix])))
##   a_0 a_1 a_2  b_0  b_1  b_2       c_0      c_1      c_2
## 1  10  20  25 0.30 0.23 0.34  33.33333 86.95652 73.52941
## 2  40  20  30 0.25 0.40 0.45 160.00000 50.00000 66.66667

1a)这是 (1) 的变体；

transform(d, c = setNames(d[ix], ix-1) / d[-ix])  # ix is from above
##   a_0 a_1 a_2  b_0  b_1  b_2       c.0      c.1      c.2
## 1  10  20  25 0.30 0.23 0.34  33.33333 86.95652 73.52941
## 2  40  20  30 0.25 0.40 0.45 160.00000 50.00000 66.66667

2) reshape 转换为长格式，执行除法并转换回宽格式。

varying <- split(names(d), sub("_.*", "", names(d)))
long <- reshape(d, dir = "long", varying = varying, v.names = names(varying))
reshape(transform(long, c = a / b), dir = "wide", idvar = "id")[-1]
##     a.1  b.1       c.1 a.2  b.2      c.2 a.3  b.3      c.3
## 1.1  10 0.30  33.33333  20 0.23 86.95652  25 0.34 73.52941
## 2.1  40 0.25 160.00000  20 0.40 50.00000  30 0.45 66.66667

3) apply 我们可以转换为 3d 数组，然后使用 apply。

nr <- nrow(d)
nc <- ncol(d)
cc <- apply(array(as.matrix(d), c(nr, nc / 2, 2)), 1:2, function(x) x[1] / x[2])
colnames(cc) <- paste("c", seq(0, length = ncol(cc)), sep = "_")
cbind(d, cc)
##   a_0 a_1 a_2  b_0  b_1  b_2       c_0      c_1      c_2
## 1  10  20  25 0.30 0.23 0.34  33.33333 86.95652 73.52941
## 2  40  20  30 0.25 0.40 0.45 160.00000 50.00000 66.66667

4) diff 转置d的log，取diffs，通过exp转置反转log转置。然后将它绑定(bind)到 d。此解决方案假定所有条目都严格为正(问题中就是这种情况)，以便我们可以记录日志。

nc <- ncol(d)
cc <- t(exp(-diff(t(log(d)), nc/2)))
colnames(cc) <- paste("c", seq(0, length = ncol(cc)), sep = "_")
cbind(d, cc)
##   a_0 a_1 a_2  b_0  b_1  b_2       c_0      c_1      c_2
## 1  10  20  25 0.30 0.23 0.34  33.33333 86.95652 73.52941
## 2  40  20  30 0.25 0.40 0.45 160.00000 50.00000 66.66667

(4a) diff.zoo 支持执行除法而不是减法的几何差异。 (在当前版本的zoo diff.zoo 中要求输入的元素严格为正数，但在zoo 的开发版本中取消了此限制。)

library(zoo)

nc <- ncol(d)
cc <- 1 / t(diff(zoo(t(d)), nc/2, arith = FALSE))
colnames(cc) <- paste("c", seq(0, length = ncol(cc)), sep = "_")
cbind(d, cc)
##     a_0 a_1 a_2  b_0  b_1  b_2       c_0      c_1      c_2
## x.1  10  20  25 0.30 0.23 0.34  33.33333 86.95652 73.52941
## x.2  40  20  30 0.25 0.40 0.45 160.00000 50.00000 66.66667