r - 根据不同的数据集改变新列

Question

示例我有三个数据集:df1_mean(基于 df1 的每个变量的平均值)、df1_sd(基于 df1 的每个变量的 sd)和 df2(df2 的值)。

df1_mean:

  A_mean B_mean C_mean D_mean E_mean
1     10     15     12     25     29

df1_sd:

  A_sd B_sd C_sd D_sd E_sd
1    3    2    5    4    2

df2:

  A  B  C  D  E
1 20 32 12 14 22
2 21 35 14 52 13
3 25 23 21 32 35
4 23 12 11 52 21
5 20 53 43 12 64
6 30 12 23 53 31

理想情况下，我想为每个变量(即 A、B、C、 D, E)在df2中，然后根据公式mutate()一个新列，并为每个输出新列。

对于每个变量，最终结果应该如下所示:

df2$A_output = (df2$A - df1$A_mean)/df1$A_sd

谁知道是否有办法使用来自不同数据集的数据来mutate() 新列？或者，什么是最简单的自动化方法而不是手动使用 A_output = (A-10)/3, B_output = (B-15)/2, ...？谢谢!

Answer 1

这里有一些基本的 R 选项:

• 使用rep

dfout <- (df2 - df1_mean[rep(1,nrow(df2)),])/df1_sd[rep(1,nrow(df2)),]

• 使用扫描

dfout <- sweep(sweep(df2,2,unlist(df1_mean)),2,unlist(df1_sd),FUN = `/`)

---

都给

> dfout
         A    B    C     D    E
1 3.333333  8.5  0.0 -2.75 -3.5
2 3.666667 10.0  0.4  6.75 -8.0
3 5.000000  4.0  1.8  1.75  3.0
4 4.333333 -1.5 -0.2  6.75 -4.0
5 3.333333 19.0  6.2 -3.25 17.5
6 6.666667 -1.5  2.2  7.00  1.0

数据

> dput(df1_mean)
structure(list(A_mean = 10L, B_mean = 15L, C_mean = 12L, D_mean = 25L,
    E_mean = 29L), class = "data.frame", row.names = "1")

> dput(df1_sd)
structure(list(A_sd = 3L, B_sd = 2L, C_sd = 5L, D_sd = 4L, E_sd = 2L), class = "data.frame", row.names = "1")

> dput(df2)
structure(list(A = c(20L, 21L, 25L, 23L, 20L, 30L), B = c(32L,
35L, 23L, 12L, 53L, 12L), C = c(12L, 14L, 21L, 11L, 43L, 23L),
    D = c(14L, 52L, 32L, 52L, 12L, 53L), E = c(22L, 13L, 35L, 
    21L, 64L, 31L)), class = "data.frame", row.names = c("1",
"2", "3", "4", "5", "6"))