相对于所有其他观测，每次观测的顺序减法

Question

下面是这个问题的一些示例数据，让我们调用这个示例dataset df：

     df$x  

   obs  x   
    1   2  
    2   4   
    3   8   
    4   16   

我想要完成的是找到每个x与所有其他x的差异，并将这些差异存储在一个对象中。

数学应该是这样的：

some code later:
result_df

       obs  col1 col2 col3   
        1   2-4  2-8  2-16
        2   4-2  4-8  4-16
        3   8-2  8-4  8-16   
        4   16-2 16-4 16-8

到目前为止，我尝试做的事情是这样的：

for (i in 1:nrow(df)){
#Create empty matrix
mat<-matrix(rep(0,(nrow(df))*(nrow(df)-1)),ncol=nrow(df)-1,nrow=nrow(df))
#occupy matrix with desired results
mat[i,]<-df$x[i]-df$x[i+1]
print(mat)
}

在我的示例中，我希望这段代码对于我的result_df的第一行是有效的(我想我必须为每个给定的x?创建另一个循环来完成它)，但是它并没有给我想要的结果。

我希望这是清楚的。谢谢!这对我来说是很好的，因为我能在R基础上做到这一点，这样我就能更好地掌握它。

Answer 1

你可以用sapply来做

d=t(sapply(1:nrow(df),function(i) df$x[i]-df$x[-i]))
res_df=data.frame(df$obs,d)
names(res_df)=c("obs",paste0("col",c(1:3)))

这将返回：

obs col1 col2 col3
1   1   -2   -6  -14
2   2    2   -4  -12
3   3    6    4   -8
4   4   14   12    8

Answer 2

另一种选择是使用expand.grid

expanded <- expand.grid(df$x, df$x)
subtr <- expanded[!(expanded$Var1 == expanded$Var2), "Var2"] - expanded[!(expanded$Var1 == expanded$Var2), "Var1"]
data.frame(matrix(subtr, nrow = nrow(df), byrow = T))

#  X1 X2  X3
#1 -2 -6 -14
#2  2 -4 -12
#3  6  4  -8
#4 14 12   8

Answer 3

下面是另一种使用来自CJ的data.table的选项

library(data.table)
matrix(CJ(df$x, df$x)[V1 != V2, V1-V2], nrow(df), byrow=TRUE)
#     [,1] [,2] [,3]
#[1,]   -2   -6  -14
#[2,]    2   -4  -12
#[3,]    6    4   -8
#[4,]   14   12    8

或者base R选项是outer

m1 <- outer(df$x, df$x, `-`)
cbind(obs = 1:4, matrix(m1[m1!=0], nrow= nrow(df), byrow = TRUE,
            dimnames = list(NULL, paste0('col', 1:3))))
#     obs col1 col2 col3
#[1,]   1    2    6   14
#[2,]   2   -2    4   12
#[3,]   3   -6   -4    8
#[4,]   4  -14  -12   -8

可以通过使用data.frame包装将其转换为as.data.frame。