将数据帧的不同子集乘以不同的向量

Question

我想把数据框中的几列乘以一个值的向量。值的特定向量根据另一列中的值而变化。

-编辑--

如果我使数据集变得更加复杂，例如，超过2个条件，并且这些条件在数据集周围随机打乱，该怎么办？

以下是我的数据集的一个示例：

df=data.frame(
  Treatment=(rep(LETTERS[1:4],each=2)),
  Species=rep(1:4,each=2),
  Value1=c(0,0,1,3,4,2,0,0),
  Value2=c(0,0,3,4,2,1,4,5),
  Value3=c(0,2,4,5,2,1,4,5),
  Condition=c("A","B","A","C","B","A","B","C")
  )

看起来是这样的：

 Treatment Species Value1 Value2 Value3 Condition
     A       1      0      0      0         A
     A       1      0      0      2         B 
     B       2      1      3      4         A
     B       2      3      4      5         C
     C       3      4      2      2         B
     C       3      2      1      1         A
     D       4      0      4      4         B
     D       4      0      5      5         C

如果为Condition=="A"，我想将第3-5列乘以向量c(1,2,3)。如果为Condition=="B"，我想将第3-5列乘以向量c(4,5,6)。如果为Condition=="C"，我想将第3-5列乘以向量c(0,1,0)。因此，生成的数据帧将如下所示：

 Treatment Species Value1 Value2 Value3 Condition
     A       1      0      0      0         A
     A       1      0      0     12         B 
     B       2      1      6     12         A
     B       2      0      4      0         C
     C       3     16     10     12         B
     C       3      2      2      3         A
     D       4      0     20     24         B
     D       4      0      5      0         C

我试着对数据帧进行子化，然后乘以向量：

t(t(subset(df[,3:5],df[,6]=="A")) * c(1,2,3))

但我不能将子集的数据帧返回到原始数据帧。有没有办法在不对数据帧设置子集的情况下执行此操作，以便保留其他列(例如，处理、物种)？

Answer 1

这里有一个相当通用的解决方案，您应该能够适应您的需求。

注意，outer调用中的第一个参数是逻辑向量，第二个参数是数值，因此在乘法之前，TRUE和FALSE将分别转换为1和0。我们可以添加outer结果，因为条件是不重叠的，并且FALSE元素将为零。

multiples <-
  outer(df$Condition=="A",c(1,2,3)) +
  outer(df$Condition=="B",c(4,5,6)) +
  outer(df$Condition=="C",c(0,1,0))

df[,3:5] <- df[,3:5] * multiples

Answer 2

编辑以反映评论中的一些注释

假设Condition是一个因素，您可以这样做：

#Modified to reflect OP's edit - the same solution works just fine
m <- matrix(c(1:6,0,1,0),3,3,byrow = TRUE)
df[,3:5] <- with(df,df[,3:5] * m[Condition,])

这利用了相当快的矢量化乘法。显然，将它包装在with中并不是绝对必要的，它只是从我的大脑中突然冒出来的东西。还要注意Backlin下面的子集注释。

更全面地说，记住你可以用subset做的每个子集，你也可以用[做，更重要的是，[支持通过[<-进行赋值。因此，如果你想改变数据框或矩阵的一部分，你总是可以使用这种类型的习惯用法：

df[rowCondition,colCondition] <- <replacement values>

当然，假设<replacement values>与您的df子集具有相同的维度。它可能会以其他方式工作，但你会与R的回收规则发生冲突，R可能会反击警告。

Answer 3

这是一个非矢量化的，但易于理解的解决方案：

 replaceFunction <- function(v){
   m <- as.numeric(v[3:5])
   if (v[6]=="A")
     out <- m * c(1,2,3)
   else if (v[6]=="B")
     out <- m * c(4,5,6)
   else
     out <- m
   return(out)
 }

 g <- apply(df, 1, replaceFunction)
 df[3:5] <- t(g)
 df