如何计算具有公共列名的不同数据框之间的差异

2 回答

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  如果找到的值超过1，则获取 first biggest 值索引的脚本如果没有找到值，则返回 NA .

  df1 <- structure(list(standard = c(3, 4, 2, 4, 6, 4, 2, 9), das = c(3, 
  6, 5, 3, 4, 5, 6, 7), dss = c(6, 4, 2, 3, 5, 7, 8, 6), tri = c(2, 
  3, 4, 8, 7, 5, 2, 2)), .Names = c("standard", "das", "dss", "tri"
  ), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")
  
  df2 <- structure(list(das = c(4, 7, 5, 6, 5, 3, 2, 4), dss = c(2, 
  5, 7, 4, 3, 2, 5, 6), tri = c(5,4,2,3,5,6,4,3)), .Names = c("das", "dss", "tri"
  ), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")
  
  df3 <- structure(list(das = c(5, 8, 6, 6, 5, 4, 1, 4), dss = c(3, 
       5, 7, 4, 3, 5, 5, 6), tri = c(5,4,2,7,8,6,4,3)), .Names = c("das", "dss", "tri"
   ), row.names = c(NA, -8L), class = "data.frame")
  
  # get indices. run through every row of df1
  # and get the maximum column index > standard
  idx.v <- sapply( 1:nrow(df1), function(idx) {
      t <- which(df1[idx, 2:4] > df1[idx, 1])
  })
  
  df3$result <- sapply(1:length(idx.v), function(ix) {
      col.idx <- idx.v[[ix]]
      len.idx <- length(col.idx)
      if (len.idx > 0) {
          res <- sum(df2[ix, col.idx] - df3[ix, col.idx])
      } else {
          res <- NA
      }
  })
  
  Output:
  
  > df3
    das dss tri result
  1   5   3   5     -1
  2   8   5   4     -1
  3   6   7   2     -1
  4   6   4   7     -4
  5   5   3   8     -3
  6   4   5   6     -4
  7   1   5   4      1
  8   4   6   3     NA
  

  谢谢你的聊天 . 这就是你所需要的 .

  回复于 2024-04-20T17:08:03+08:00
• 1

  我认为这是正确的结果，但请注意第七个值不同 . 使用三列的最大值（更简单的任务）会产生在更多插槽中不同的结果 .

  df1.w <- sapply( seq(1, nrow(df1)), 
                   function(idx) min(c(Inf, which(df1[-(1:2)][idx,] > df1[idx, 2])))
                  )
  
  df1.mat <- matrix(c(seq(1, nrow(df1)), df1.w), ncol=2)
  df1.mat[is.infinite(df1.mat)] <- 1
  
  ifelse(is.infinite(df1.w), 0, 
         df2[-1][df1.mat] - df3[-1][df1.mat]
         )
  
  ## [1] -1 -1 -1 -4 -3 -1  1  0
  

  如果您确实想在df1 [ - （1：2）]中使用最大值的索引，请将 df1.w （ sapply 调用）的定义替换为：

  df1.w <- apply(df1[-(1:2)], 1, which.max)
  

  使用上面的其余代码然后给出这个结果：

  ## [1] -1 -1 -1 -4 -3 -3  0  0
  

  回复于 2024-04-20T17:08:03+08:00