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如何在多行和多列的不同数据框中找到两个值之间的差异？

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我有两个数据帧：

DF1：

WAV    UV     VIOLET    BLUE
sD1    10.8   10.1      23.5
sA4    6.2    8.2       19.9
sA1    8.3    11.7      28.6
sC2    7.9    8.2       31.0
sC3    10.7   9.5       18.1

DF2：

ID    UV     VIOLET    BLUE
D1    7.9    10.1      19.3
D2    7.0    9.2       15.9
D3    21.4   20.7      27.4
D4    10.3   8.9       20.9
D5    21.7   16.5      21.3

我想找到df2中D1列的总和与df1中每行的列之间的差异，并在新的数据帧中生成此输出 . 然后，对于df2的D2，需要对每行df1重复这一过程，依此类推 . 每行的总和之间的每个新差异应该是新数据帧的单独条目，并且df2的差异行的每个列表应该是输出中的新行 . 所以输出应该如下所示：

D1    sum(D1)-sum(sD1)  sum(D1)-sum(sA4)  sum(D1)-sum(sA1)  sum(D1-sC2)  sum(D1)-sum(sC3)
D2    sum(D2)-sum(sD1)  sum(D2)-sum(sA4)  sum(D2)-sum(sA1)  sum(D2-sC2)  sum(D2)-sum(sC3)
D3    sum(D3)-sum(sD1)  sum(D3)-sum(sA4)  sum(D3)-sum(sA1)  sum(D3-sC2)  sum(D3)-sum(sC3)
D4    sum(D4)-sum(sD1)  sum(D4)-sum(sA4)  sum(D4)-sum(sA1)  sum(D4-sC2)  sum(D4)-sum(sC3)
D5    sum(D5)-sum(sD1)  sum(D5)-sum(sA4)  sum(D5)-sum(sA1)  sum(D5-sC2)  sum(D5)-sum(sC3)

我愿意接受任何建议 .

r dataframe

1 回答

  • 0

    以下是三种方式，@ Onyambu在评论中已经提到过两种方式 . 其中， outer 选项似乎是最快的 .

    outer(rowSums(df1[,-1]), rowSums(df2[,-1]), "-")

    要么

    sapply(rowSums(df1[-1]),"-",rowSums(df2[-1]))

    要么

    sapply(rowSums(df1[,-1]), function(x) x - rowSums(df2[,-1]))

    例如，您可以这样做：

    df <- data.frame(outer(rowSums(df1[,-1]), rowSums(df2[,-1]), "-"))
colnames(df) <- df1$WAV
rownames(df) <- df2$ID
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