首页 文章

从其他数据帧的功能创建新的数据帧

提问于
浏览 次
0

我是R的新手，我可能很难问我的问题 . 请多多包涵 .

我有两个数据帧 . 我们假装是为了解释：

df1

列表示收益类型：玉米，燕麦，小麦等 . 行表示一年中的月份，jan，feb等 . 元素表示在该特定月份内购买的该增益类型的每吨价格 .

df2

代表国家/地区的列：西班牙，智利，墨西哥等 . 此框架的行代表了处理该国家/地区的额外成本，可能包括：每个国家/地区的包装成本，运输成本，国家进口税，检验费等 .

现在我想构建第三个数据框：

df3

它代表谷物组合的总成本（例如10％玉米，50％燕麦，......）与所有国家的运输，税收等相关成本，每个月假设有一个等式（使用来自df1和df2的数据）计算给定谷物组合的每个国家/地区每月的总成本以及每个国家/地区的额外费用 .

为了简洁起见，让我们说三月份总成本的一部分，而西班牙则是

cost <- .10 * df1[ “mar”,”oats”]  + df2[“tax”,”Spain”]  + .....

我可以直接选择第二个数据帧的元素，并使用第一个数据帧的列进行算术运算以获得结果 . 对于特定国家/地区：

cost <- .10 * df1[ ,”oats”]  + df2[“tax”,”Spain”]  + .....

这给了我西班牙每个月的费用

问题是：我必须为每个国家重复相同的算术 .

另一个版本：

cost <- .10 * df1[ ,”oats”]  + df2[“tax”,]  + .....

给我每个国家的费用，但仅限1月份

我想要一组方程式，它给出了所有县的每月总费用 . 换句话说， df3 将具有与 df1 （月）相同的行数，以及与 df2 （国家/地区）相同的列数 .

编辑...在封闭问题中发布的示例中粘贴：

# build df1 - cost of grains (with goofy data so I can track the arithemetic)
  v1 <- c(1:12)
  v2 <- c(13:24)
  v3 <- c(25:36)
  v4 <- c(37:48)
  grain <- data.frame("wheat"=v1,"oats"=v2,"corn"=v3,"rye"=v4)

  grain

# build df2 - additional costs (again, with goofy data to see what is being used where and when)
  w1 <- c(1.3:4.3)
  w2 <- c(5.3:8.3)
  w3 <- c(9.3:12.3)
  w4 <- c(13.3:16.3)
  cost <- data.frame("Spain"=w1,"Peru"=w2,"Mexico"=w3,"Kenya"=w4)
  row.names(cost) <- c("packing","shipping","tax","inspection")

  cost

# assume 10% wheat, 30% oats and 60% rye with some clown-equation for total cost
# now for my feeble attempt at getting a dataframe that has 12 rows (months) and 4 column (countries)

  total_cost <- data.frame( 0.1*grain[,"wheat"] +
                            0.3*grain[,"oats"] +
                            0.6*grain[,"rye"] +
                            cost["packing","Mexico"] +
                            cost["shipping","Mexico"] +
                            cost["tax","Mexico"]  +
                            cost["inspection","Mexico"] )
  total_cost
r

1 回答

  • 1

    你有两个选择：一个是使用 outer 函数，从df2的colnames提供'month'向量的输入和'country'向量，并使用一个从df1和df2中提取'cost'组件的函数 . （无法使用这种方法 . ）你会得到一个'month' x 'country'矩阵 . 另一种方法是转换df2数据帧并使用all = TRUE进行合并，df1获取"long"格式数据帧，您可以使用公式对列进行列操作，然后重塑为'countries'中的"wide"格式 . 详细信息将取决于具体的数据设置，您还没有提供示例 .

    这将为您提供12 x 4网格的月份和国家组合：

    dfrm <- expand.grid(grain$months,  colnames(cost) )

    这将为您提供一个函数，该函数需要一个月值和一个国家/地区值并计算上面的表达式：

    costcros <- function(x) { sum(grain[ grain[, 'months'] == x[1], c(1,2,4)]*c(0.1,0.3,0.6) ) + 
                           sum( cost[, x[2]]) }

    这会将计算添加到dfrm的每一行：

    dfrm$crosscost <- apply(expand.grid(grain$months,  colnames(cost) ), 1,  costcros)
    回复于

相关问题