R帮助：将值除以通过因子产生的总和

Question

由于 A 列中的一个因素，我试图将 B 列和 C 列中的每个值除以总和。起始矩阵可能看起来像这样但有数千行其中 A 是一个因子，B 和 C 包含值：

A <- c(1,1,2,2)
B <- c(0.2, 0.3, 1, 0.5)
C <- c(0.7, 0.5, 0, 0.9)
M <- data.table(A,B,C) 

> M
     A   B   C
[1,] 1 0.2 0.7
[2,] 1 0.3 0.5
[3,] 2 1.0 0.0
[4,] 2 0.5 0.9

这些因素可以出现任意次数。我能够使用库 data.table 生成每个因子的总和：

library(data.table)
M.dt <- data.table(M)
M.sum <- M.dt[, lapply(.SD, sum), by = A]

> M.sum
   A   B   C
1: 1 0.5 1.2
2: 2 1.5 0.9

但不知道如何从这里继续保持 table 的原始格式。

结果 table 应该如下所示：

B.1 <- c(0.4, 0.6, 0.666, 0.333)
C.1 <- c(0.583, 0.416, 0, 1)
M.1 <- cbind(A, B.1, C.1)

> M.1
     A   B.1     C.1
[1,] 1 0.400 0.58333
[2,] 1 0.600 0.41666
[3,] 2 0.666 0.00000
[4,] 2 0.333 1.00000

B.1 中第一个值的计算如下： 0.2/(0.2+0.3) = 0.4 等等，其中要添加的值由 A.
中的因子给出我对 R 有一些基础知识，但尽管很努力，但我在矩阵操作和循环方面做得很糟糕。

Answer 1

只需将每列中的每个值除以 sum 每个 A

中的值

M[, lapply(.SD, function(x) x/sum(x)), A]
#    A         B         C
# 1: 1 0.4000000 0.5833333
# 2: 1 0.6000000 0.4166667
# 3: 2 0.6666667 0.0000000
# 4: 2 0.3333333 1.0000000

如果你想通过引用更新

M[, c("B", "C") := lapply(.SD, function(x) x/sum(x)), A]

或更一般地说

M[, names(M)[-1] := lapply(.SD, function(x) x/sum(x)), A]

dplyr 瘾君子的奖励解决方案

library(dplyr)
M %>%
  group_by(A) %>%
  mutate_each(funs(./sum(.)))

# Source: local data table [4 x 3]
# Groups: A
# 
#   A         B         C
# 1 1 0.4000000 0.5833333
# 2 1 0.6000000 0.4166667
# 3 2 0.6666667 0.0000000
# 4 2 0.3333333 1.0000000

Answer 2

像大多数此类问题一样，您可以使用 data.table 或 plyr 程序包，或者在基础 R 中组合拆分、应用、组合函数。

对于那些喜欢 plyr 套餐的人

library (plyr)
M <- data.table(A,B,C) 

ddply(M, .(A), colwise(function(x) x/sum(x)))

输出为：

  A         B         C
1 1 0.4000000 0.5833333
2 1 0.6000000 0.4166667
3 2 0.6666667 0.0000000
4 2 0.3333333 1.0000000

R帮助：将值除以通过因子产生的总和

R help: divide values by sum produced through factor

r

matrix

data.table