Fehler bei der Verwendung von lapply?

Question

Ich möchte jede Spalte meines Datenrahmens "Daten" durch jede Spalte eines anderen Datenframes namens "Benchmark" teilen. Ich erhalte jedoch unterschiedliche Ergebnisse, indem ich den Befehl lapply manuell teile und teile. Wo ist der Fehler in meinem Code?

Der Code, den ich verwenden ist:

div <- data.frame(lapply(data, function(x) x[col(benchmark)]/benchmark)) 

Für die ersten beiden Spalten, das gibt mir das folgende Ergebnis ...

div.A.B1 div.A.B2 
1 0.7200000 0.8000000 
2 0.7422680 0.8163265 
3 0.7346939 0.8080808 
4 0.7422680 0.8333333 
5 0.7578947 0.8510638 
6 0.7741935 0.8695652 
7 0.7826087 0.8510638 
8 0.7826087 0.8602151 
9 0.7912088 0.8791209 
10 0.8181818 0.8791209 

... während die erste Spalte von „Datenaufteilungs "durch die ersten beiden Spalten von‚Benchmark‘gibt mir manuell:

 A.B1  A.B2 
1 0.7200000 0.7200000 
2 0.8247423 0.8163265 
3 0.7653061 0.7575758 
4 0.7525773 0.7604167 
5 0.9473684 0.9574468 
6 0.8709677 0.8804348 
7 0.8804348 0.8617021 
8 0.9347826 0.9247312 
9 1.0989011 1.0989011 
10 0.9090909 0.8791209 

Einige Beispieldaten für‚Daten‘:

 A 
1 72 
2 80 
3 75 
4 73 
5 90 
6 81 
7 81 
8 86 
9 100 
10 80 

und für „Benchmark“:

B1 B2 
1 100 100 
2 97 98 
3 98 99 
4 97 96 
5 95 94 
6 93 92 
7 92 94 
8 92 93 
9 91 91 
10 88 91 

Answer 1

Ich glaube, Sie könnten purrr für diese versuchen wollen, hat es einige Funktionen, die Sie über mehrere Listen lassen Karte, die für diesen Fall hilfreich ist. In diesem Fall könnten Sie so etwas wie map2_df(data, benchmark, ~.x/.y)

Answer 2

verwenden Sie outer verwenden können:

data <- read.table(text = "  A1 A2 
        1 72 11 
        2 80 20 
        3 75 15 
        4 73 17 
        5 90 13 
        6 81 18 
        7 81 22 
        8 86 30 
        9 100 20 
        10 80 22", header = TRUE) 

benchmark <- read.table(text = " B1 B2 
1 100 100 
         2 97 98 
         3 98 99 
         4 97 96 
         5 95 94 
         6 93 92 
         7 92 94 
         8 92 93 
         9 91 91 
         10 88 91", header = TRUE) 

res <- outer(seq_along(data), seq_along(benchmark), 
     function(i, j, DF1, DF2) DF1[,i]/DF2[, j], 
     DF1 = data, DF2 = benchmark) 

names(res) <- outer(names(data), names(benchmark), paste, sep = ".") 
#  A1.B1  A2.B1  A1.B2  A2.B2 
#1 0.7200000 0.1100000 0.7200000 0.1100000 
#2 0.8247423 0.2061856 0.8163265 0.2040816 
#3 0.7653061 0.1530612 0.7575758 0.1515152 
#4 0.7525773 0.1752577 0.7604167 0.1770833 
#5 0.9473684 0.1368421 0.9574468 0.1382979 
#6 0.8709677 0.1935484 0.8804348 0.1956522 
#7 0.8804348 0.2391304 0.8617021 0.2340426 
#8 0.9347826 0.3260870 0.9247312 0.3225806 
#9 1.0989011 0.2197802 1.0989011 0.2197802 
#10 0.9090909 0.2500000 0.8791209 0.2417582 

Answer 3

Sie können versuchen:

A=data; B=benchmark 
matrix(apply(A, 2, function(x, y) apply(y, 2, function(z, x) x/z, x), B), nrow(A), ncol(A)*ncol(B), byrow = F) 
      [,1]  [,2] 
[1,] 0.7200000 0.7200000 
[2,] 0.8247423 0.8163265 
[3,] 0.7653061 0.7575758 
[4,] 0.7525773 0.7604167 
[5,] 0.9473684 0.9574468 
[6,] 0.8709677 0.8804348 
[7,] 0.8804348 0.8617021 
[8,] 0.9347826 0.9247312 
[9,] 1.0989011 1.0989011 
[10,] 0.9090909 0.8791209 

Die Idee dahinter sind zwei verschachtelte Funktionen anwenden. Das Ergebnis wird unter Verwendung der matrix()-Funktion entsprechend transformiert. Oder mit Rolands Daten. Bitte achten Sie darauf, dass die Reihenfolge A1B1, A1B2, A2B1, A2B2

matrix(apply(data, 2, function(x,y) apply(y, 2, function(z,x) x/z, x), benchmark), nrow(data) , ncol(data)*ncol(benchmark), byrow = F) 
      [,1]  [,2]  [,3]  [,4] 
[1,] 0.7200000 0.7200000 0.1100000 0.1100000 
[2,] 0.8247423 0.8163265 0.2061856 0.2040816 
[3,] 0.7653061 0.7575758 0.1530612 0.1515152 
[4,] 0.7525773 0.7604167 0.1752577 0.1770833 
[5,] 0.9473684 0.9574468 0.1368421 0.1382979 
[6,] 0.8709677 0.8804348 0.1935484 0.1956522 
[7,] 0.8804348 0.8617021 0.2391304 0.2340426 
[8,] 0.9347826 0.9247312 0.3260870 0.3225806 
[9,] 1.0989011 1.0989011 0.2197802 0.2197802 
[10,] 0.9090909 0.8791209 0.2500000 0.2417582 

ist oder die Antwort von zx8754 Kombination gibt Ihnen eine Liste der Bereiche, die zusammen mit do.call binded werden können:

do.call("cbind", apply(data, 2, function(x,y) x/y, benchmark)) 

Answer 4

Wie wäre es df1/df2, siehe Beispiel :

#dummy data 
df1 <- mtcars[1:5, 1, drop = FALSE] 
df2 <- mtcars[1:5, 4:6] 

df1; df2 

#     mpg 
# Mazda RX4   21.0 
# Mazda RX4 Wag  21.0 
# Datsun 710  22.8 
# Hornet 4 Drive 21.4 
# Hornet Sportabout 18.7 

#     hp drat wt 
# Mazda RX4   110 3.90 2.620 
# Mazda RX4 Wag  110 3.90 2.875 
# Datsun 710   93 3.85 2.320 
# Hornet 4 Drive 110 3.08 3.215 
# Hornet Sportabout 175 3.15 3.440 


df1$mpg/df2 
#       hp  drat  wt 
# Mazda RX4   0.1909091 5.384615 8.015267 
# Mazda RX4 Wag  0.1909091 5.384615 7.304348 
# Datsun 710  0.2451613 5.922078 9.827586 
# Hornet 4 Drive 0.1945455 6.948052 6.656299 
# Hornet Sportabout 0.1068571 5.936508 5.436047 

Answer 5

Hier ist eine Lösung expand.grid mit:

e <- do.call(expand.grid, list(1:ncol(data),1:ncol(benchmark))) 

# e will give you all possible permutations of columns on which you can apply division 
    # Var1 Var2 
# 1 1 1 
# 2 2 1 
# 3 1 2 
# 4 2 2 

r <- apply(e, 1, function(x) data[,x[1]]/benchmark[,x[2]]) 

# to make descriptive column names for r 
colnames(r) <- apply(expand.grid(names(data), names(benchmark)), 1, paste, collapse="/") 

     # A1/B1  A2/B1  A1/B2  A2/B2 
# [1,] 0.7200000 0.1100000 0.7200000 0.1100000 
# [2,] 0.8247423 0.2061856 0.8163265 0.2040816 
# [3,] 0.7653061 0.1530612 0.7575758 0.1515152 
# [4,] 0.7525773 0.1752577 0.7604167 0.1770833 
# [5,] 0.9473684 0.1368421 0.9574468 0.1382979 
# [6,] 0.8709677 0.1935484 0.8804348 0.1956522 
# [7,] 0.8804348 0.2391304 0.8617021 0.2340426 
# [8,] 0.9347826 0.3260870 0.9247312 0.3225806 
# [9,] 1.0989011 0.2197802 1.0989011 0.2197802 
# [10,] 0.9090909 0.2500000 0.8791209 0.2417582 

DATA

data <- structure(list(A1 = c(72L, 80L, 75L, 73L, 90L, 81L, 81L, 86L, 
100L, 80L), A2 = c(11L, 20L, 15L, 17L, 13L, 18L, 22L, 30L, 20L, 
22L)), .Names = c("A1", "A2"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10")) 

benchmark <- structure(list(B1 = c(100L, 97L, 98L, 97L, 95L, 93L, 92L, 92L, 
91L, 88L), B2 = c(100L, 98L, 99L, 96L, 94L, 92L, 94L, 93L, 91L, 
91L)), .Names = c("B1", "B2"), class = "data.frame", row.names = c("1", 
"2", "3", "4", "5", "6", "7", "8", "9", "10"))