将 data.frame 中的部分数据乘以另一个 data.frame 中的值

Question

这里已经有人提供了部分代码：

 library(dplyr)
 set.seed(12345)
 df1 = data.frame(a=c(rep("a",8), rep("b",5), rep("c",7), rep("d",10)), 
      b=rnorm(30, 6, 2), 
      c=rnorm(30, 12, 3.5), 
      d=rnorm(30, 8, 3)
      )
 df2 = data.frame(b= 1.5,
      c= 13, 
      d= 0.34
      )
 df1_z <- df1 %>%
   group_by(a) %>%
   mutate(across(b:d, list(zscore = ~as.numeric(scale(.))))) %>%
   ungroup %>%
   mutate(total = rowSums(select(., ends_with('zscore'))))

这正是我当时想要的，但现在我想要一些稍微不同的东西。在 df1_z 中，而不是最后一列中称为“总计”的值，我希望这个值是 _zscore 列中的值与 [=] 中相应值的乘积之和16=]，所以：b_zscore x 1.5 + c_zscore x 13 + d_zscore x 0.34。

例如，第一个值为 0.6971403 x 1.5 + 0.100595417 x 13 + 0.01790090 x 0.34 = 2.359537177。新 total 列的预期结果：

 total
 2.359537177
 16.04147765
 13.64141872
 9.146152274
 -3.380574542
 -5.55439223
 etc...

如何修改以上代码以在 df1_z 的新“总计”列中获得此结果？

Answer 1

您可以使用 crossprod 函数：

df1 %>%
     group_by(a) %>%
     mutate(across(b:d, list(zscore = ~as.numeric(scale(.))))) %>%
     ungroup %>%
     mutate(total = c(crossprod(t(select(., ends_with('zscore'))),t(df2))))
# A tibble: 30 x 8
   a         b     c     d b_zscore c_zscore d_zscore   total
   <chr> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl>
 1 a      7.17 14.8   8.45    0.697   0.101    0.0179   2.36 
 2 a      7.42 19.7   3.97    0.841   1.17    -1.14    16.0  
 3 a      5.78 19.2   9.66   -0.108   1.05     0.332   13.6  
 4 a      5.09 17.7  12.8    -0.508   0.732    1.14     9.15 
 5 a      7.21 12.9   6.24    0.721  -0.329   -0.555   -3.38 
 6 a      2.36 13.7   2.50   -2.09   -0.146   -1.52    -5.55 
 7 a      7.26 10.9  10.7     0.749  -0.774    0.593   -8.74 
 8 a      5.45  6.18 12.8    -0.302  -1.80     1.14   -23.5  
 9 b      5.43 18.2   9.55   -0.445   1.12     1.34    14.4  
10 b      4.16 12.1   4.11   -1.06    0.0776  -1.02    -0.933
# ... with 20 more rows

Answer 2

另一个选项：

library(tidyverse)

df1 %>%
  group_by(a) %>%
  mutate(across(b:d, list(zscore = ~as.numeric(scale(.))))) %>%
  ungroup %>%
  mutate(total = rowSums(map2_dfc(select(., contains('zscore')), df2, `*`)))

输出：

# A tibble: 30 x 8
   a         b     c     d b_zscore c_zscore d_zscore   total
   <fct> <dbl> <dbl> <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl>
 1 a      7.17 14.8   8.45    0.697   0.101    0.0179   2.36 
 2 a      7.42 19.7   3.97    0.841   1.17    -1.14    16.0  
 3 a      5.78 19.2   9.66   -0.108   1.05     0.332   13.6  
 4 a      5.09 17.7  12.8    -0.508   0.732    1.14     9.15 
 5 a      7.21 12.9   6.24    0.721  -0.329   -0.555   -3.38 
 6 a      2.36 13.7   2.50   -2.09   -0.146   -1.52    -5.55 
 7 a      7.26 10.9  10.7     0.749  -0.774    0.593   -8.74 
 8 a      5.45  6.18 12.8    -0.302  -1.80     1.14   -23.5  
 9 b      5.43 18.2   9.55   -0.445   1.12     1.34    14.4  
10 b      4.16 12.1   4.11   -1.06    0.0776  -1.02    -0.933
# ... with 20 more rows

将 data.frame 中的部分数据乘以另一个 data.frame 中的值

Multiply part of the data in data.frame by values in another data.frame

r

multiple-columns

matrix-multiplication

dataframe