[英]Multiply Columns of two different dataframes
如何有效地將具有相同行數但不同列數的兩個不同數據幀的列相乘。 我有兩個數據集卷和價格,並在欲乘以每個價格列中的每個列體積,使得所得到的數據幀將具有n×m個列(n為ncols
在第一數據幀和m是ncols
在第二數據幀)。
set.seed(159) # for reproducibility
volumes <- as.data.frame(cbind(Year = 2000:2004,
matrix(round(runif(25, 50, 100), 0),
nrow = 5, ncol = 5)))
names(volumes) <- c("Year", paste(rep("V", 5), seq(1:5), sep = ""))
volumes
Year V1 V2 V3 V4 V5
1 2000 56 52 88 81 52
2 2001 81 56 90 76 69
3 2002 81 92 69 93 69
4 2003 56 68 77 80 72
5 2004 51 58 62 53 62
set.seed(159)
prices <- as.data.frame(cbind(Year = 2000:2004,
matrix(round(runif(20, 5, 15), 0),
nrow = 5, ncol = 2)))
names(prices) <- c("Year", paste(rep("P", 2), seq(1:2), sep = ""))
prices
Year P1 P2
1 2000 6 5
2 2001 11 6
3 2002 11 13
4 2003 6 9
5 2004 5 7
這是一種可能的方法。 它不是效率最高的,但是可以完成工作:
result <- c()
for(i in names(volumes)) {
for(j in names(prices)) {
result <- c(result, volumes[i] * prices[j])
}
}
# outcome of every combination as you want (m * n columns)
result_df <- as.data.frame(result)
# resulting column names are a bit messy but you can rename easily
# names(result_df) <- # your list of m * n names
prices <- structure(list(Year = c(2001, 2003, 2002, 2000, 2004), P1 = c(15,
8, 13, 12, 7), P2 = c(7, 10, 8, 14, 10)), row.names = c(2L, 4L,
3L, 1L, 5L), class = "data.frame")
volumes <- structure(list(Year = c(2000, 2001, 2002, 2003, 2004), V1 = c(76,
78, 55, 74, 80), V2 = c(61, 80, 77, 68, 65), V3 = c(56, 52, 91,
69, 90), V4 = c(50, 59, 51, 66, 58), V5 = c(75, 57, 57, 80, 59
)), class = "data.frame", row.names = c(NA, -5L))
我們可以使用lapply
和purrr::reduce
分兩步進行lapply
。
首先,我們使用lapply
遍歷每一列prices
然后乘以volumes
。 lapply
返回一個列表,並將每個操作的輸出作為列表項。
volumes_mult <- lapply(prices[,-1], function(p) {
cbind(Year = volumes$Year, volumes[,-1] * p)
})
然后,我們使用reduce
將*_join
操作應用於列表中的每個項目。 我建議使用purrr::reduce
而不是base R Reduce
因為它可以更輕松地向*_join
提供其他參數(我們需要by=
參數來正確連接表)。 您還可以自定義suffix=
參數以選擇如何重命名來自不同表的相同行:
purrr::reduce(volumes_mult, dplyr::full_join, by='Year', suffix = paste0('_', names(x)))
Year V1_P1 V2_P1 V3_P1 V4_P1 V5_P1 V1_P2 V2_P2 V3_P2 V4_P2 V5_P2
1 2000 1140 915 840 750 1125 532 427 392 350 525
2 2001 624 640 416 472 456 780 800 520 590 570
3 2002 715 1001 1183 663 741 440 616 728 408 456
4 2003 888 816 828 792 960 1036 952 966 924 1120
5 2004 560 455 630 406 413 800 650 900 580 590
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