用于将列乘以向量的 tidyverse 解决方案

Question

我在这里寻找解决方案： and here: What is the right way to multiply data frame by vector?，但它确实不起作用。

我想要做的是一种或多或少干净整洁的方式，我将列乘以一个向量，然后将它们作为新列添加到现有数据框中。以第一个 link:

中的数据为例

c1 <- c(1,2,3)
c2 <- c(4,5,6)
c3 <- c(7,8,9)
d1 <- data.frame(c1,c2,c3)

  c1 c2 c3
1  1  4  7
2  2  5  8
3  3  6  9

v1 <- c(1,2,3)

我想要的结果是：

  c1 c2 c3 pro_c1 pro_c2 pro_c3
1  1  4  7      1      8     21
2  2  5  8      2     10     24
3  3  6  9      3     12     27

我试过了：

library(tidyverse)
d1 |>
  mutate(pro = sweep(across(everything()), 2, v1, "*"))

但这里的问题是新列实际上是我的数据框中的一个数据框。我正在努力将这个数据帧中的数据帧转换为常规列。我假设，我可能首先在这个内部数据框上设置名称，然后取消嵌套，但想知道是否有更直接的方法通过使用 across 遍历每一列并使用 first/second/third 元素提供它 v1?

（我知道我可能还可以先用三个新的相乘列创建一个独立的数据框，给它们一个唯一的名称，然后 bind_cols 在 d1 和带有产品的 df 上。）

Answer 1

如果是按行，那么一个选项是c_across

library(dplyr)
library(stringr)
library(tibble)
new <- as_tibble(setNames(as.list(v1), names(d1)))
d1 %>% 
  rowwise %>% 
  mutate(c_across(everything()) * new) %>%
  rename_with(~ str_c("pro_", .x), everything()) %>%
  bind_cols(d1, .)

-输出

   1 c2 c3 pro_c1 pro_c2 pro_c3
1  1  4  7      1      8     21
2  2  5  8      2     10     24
3  3  6  9      3     12     27

或者另一种选择是map2

library(purrr)
map2_dfc(d1, v1,  `*`) %>%
   rename_with(~ str_c("pro_", .x), everything()) %>%
   bind_cols(d1, .)

-输出

 c1 c2 c3 pro_c1 pro_c2 pro_c3
1  1  4  7      1      8     21
2  2  5  8      2     10     24
3  3  6  9      3     12     27

此外，使用 OP 方法，它是一个 data.frame 列。可以 unpacked

library(tidyr)
d1 |> 
    mutate(pro = sweep(cur_data(), 2, v1, `*`)) |> 
    unpack(pro, names_sep = "_")

-输出

# A tibble: 3 × 6
     c1    c2    c3 pro_c1 pro_c2 pro_c3
  <dbl> <dbl> <dbl>  <dbl>  <dbl>  <dbl>
1     1     4     7      1      8     21
2     2     5     8      2     10     24
3     3     6     9      3     12     27

编辑：基于@deschen 对 names_sep

的评论

Answer 2

这可能很荒谬，但您可以使用

library(dplyr)

d1 %>% 
  mutate(across(everything(), 
                ~.x * v1[which(names(d1) == cur_column())],
                .names = "pro_{.col}"))

哪个returns

  c1 c2 c3 pro_c1 pro_c2 pro_c3
1  1  4  7      1      8     21
2  2  5  8      2     10     24
3  3  6  9      3     12     27

Answer 3

只是为了好玩，在看到您的一些解决方案后，我试错了一些。自从我开始忍受使用基础 R 本机管道的痛苦以来，它还不允许传递“。”作为第一个参数的静默参数，我不得不 fiddle 多讨论一下：

library(tidyverse)
d1 |> 
  (\(x)(bind_cols(x, x |>
                       map2_dfc(v1, `*`) |> 
                       rename_with(.cols = everything(),
                                   .fn   = ~paste0("pro_", .)))))()

  c1 c2 c3 pro_c1 pro_c2 pro_c3
1  1  4  7      1      8     21
2  2  5  8      2     10     24
3  3  6  9      3     12     27

找到更简单的解决方案：

d1 |> 
  add_column(d1 |> 
               map2_dfc(v1, `*`) |> 
               rename_with(.cols = everything(),
                           .fn   = ~paste0("pct_", .)))

Answer 4

这是常用 apply(. , 1, fun) 范例的 dplyr-ized 版本：

d1 %>% apply(1, "*", v1) %>% t %>% cbind(d1, .)

  c1 c2 c3 c1 c2 c3
1  1  4  7  1  8 21
2  2  5  8  2 10 24
3  3  6  9  3 12 27

如果您想在绑定回起始数据帧之前将列名分配给矩阵，这会有点老套：

d1 %>% apply(1, "*", v1) %>% t %>% `colnames<-`(.,  paste0("pro_", colnames(.))) %>% cbind(d1, .)
  c1 c2 c3 pro_c1 pro_c2 pro_c3
1  1  4  7      1      8     21
2  2  5  8      2     10     24
3  3  6  9      3     12     27

Answer 5

类似于@IRTFM的解决方案，但不需要apply(...)

 cbind(d1, t(t(d1)*v1))

##   c1 c2 c3 c1 c2 c3
## 1  1  4  7  1  8 21
## 2  2  5  8  2 10 24
## 3  3  6  9  3 12 27

或者，

result <- cbind(d1, t(t(d1)*v1))
colnames(result) <- c(colnames(d1), paste0('pro_', colnames(d1)))
result

它给出了你想要的列名。

用于将列乘以向量的 tidyverse 解决方案

tidyverse solution for multiplying columns by a vector

r

dplyr

purrr

tidyverse