将一个数据框中的行（带有行名）与另一个数据框中的匹配列名相乘

Question

我有两个数据框：

df1 <- data.frame(Values=c(0.01,0.05), row.names=c("X", "Y"))
df1
  Values
X   0.01
Y   0.05

df2 <-data.frame(c(0,1,1), c(1,0,0), c(1,1,1))
colnames(df2) <- c("X","Y","Z")

df2
  X Y Z
1 0 1 1
2 1 0 1
3 1 0 1

我希望对 df2 执行 rowwise 操作，我将 df2 中的每个 column 与其对应的 相乘df1 中的 行，然后执行求和。

例如，对于 df2 的第 1 行，我希望计算：

df2 %>% rowwise %>% mutate(newVAL=(df1["X",]*df2[1,"X"])+(df1["Y",]*df2[1,"Y"]))

同时排除不匹配的列（df1 中的行）或具有 NA 的列。

我在 df1 中有几千行，在 df2 中有几千行和几列。

非常感谢任何帮助！！

PS。我已经使用散列在 Perl 中实现了这一点，并使用 system() 调用在 Rmarkdown 文档中执行这些计算。为了使其完全可重现，我正在尝试在 R 中重做它。如有必要，很高兴分享 Perl 代码。

谢谢。

Answer 1

如果我没理解错的话，你好像需要sweep.

df3 <- sweep(df2[, rownames(df1)], 2, t(df1), '*')
df3$total <- rowSums(df3)

Answer 2

这是在 base R 中将行与两组之间的列相匹配的尝试：

rowSums(
  sweep(df2,
        MARGIN=2,
        STATS=df1$Values[match(colnames(df2), rownames(df1))],
        FUN=`*`),
  na.rm=TRUE
)
#[1] 0.05 0.01 0.01

Answer 3

我们也可以用rep让长度相同相乘得到rowSums。使用 rep 会更有效率，因为它更快

rowSums(df2[rownames(df1)] * rep(df1$Values, each = nrow(df2)))
#[1] 0.05 0.01 0.01

或使用 tidyrverse 软件包

library(dplyr)
library(purrr)
df2 %>% 
     select_(.dots = rownames(df1)) %>% 
     map2(df1$Values, `*`) %>%
     reduce(`+`)
#[1] 0.05 0.01 0.01

更新

如果我们需要它作为一个列，

df2 %>% 
    select_(.dots = rownames(df1)) %>%
    map2(df1$Values, `*`) %>%
    reduce(`+`) %>%
    mutate(df2, total = .)
#  X Y Z total
#1 0 1 1  0.05
#2 1 0 1  0.01
#3 1 0 1  0.01

将一个数据框中的行（带有行名）与另一个数据框中的匹配列名相乘

Multiply rows (with row names) in one data frame with matching column names in another

r

dplyr

tidyverse

更新