Умножение столбцов разного размера на 2 кадра данных

Question

У меня есть два разных фрейма данных в R. Первый, df1, содержит данные для группы городов, каждый из которых связан с соответствующим состоянием.Второй содержит данные, агрегированные по состоянию, но разделяющие эти данные на несколько классов.Например:

states1 <- c("a", "a", "a", "a", "a", "b", "b", "b", "b", "c", "c", "d", "d", "d")
cities <- c("A","B","C","D","E","F","G","H","I","J","K","L","M","N")
data1 <- c(123, 222, 444, 125, 687, 987, 556, 445, 444, 659, 798, 113, 325, 144) 
df1 <- data.frame(states1, cities, data1)
#
states2 <- c("a","a","b","b","c","c","d","d")
classes <- c(1,2,1,2,1,2,1,2)
data2 <- c(65,21,44,25,37,87,58,47)
df2 <- data.frame(states2, classes, data2)

Я хочу умножить столбцы данных из двух фреймов данных на основе определенных критериев, создав третий фрейм данных.Для каждого города я хочу умножить свои данные на данные соответствующего штата, создав два столбца, по одному для каждого класса.

Например:

Для городов A и B, которыепринадлежат к состоянию a, а K, принадлежащему состоянию c, мне нужно умножить их данные на данные соответствующих штатов и сделать это для каждого из классов 1 и 2. То есть я хочу умножить данные города наданные двух классов, используя соответствующие состояния в качестве моих критериев соответствия.вот так, например:

multA <- c(123*65, 123*21)
multB <- c(222*65, 222*21)
multK <- c(798*37, 789*87)

df3 <- data.frame(rbind(multA, multB, multK))
colnames(df3) <- c("class 1", "class 2")

Но, конечно, я хочу сделать это автоматически и для каждого города.Я пытался использовать функцию which и пакет dplyr, но пока не нашел решения.Есть ли способ сделать это без пакета или встроенной функции, без необходимости писать явный цикл?Спасибо !!

Answer 1

Вот решение, использующее dplyr:

df1 %>% 
  left_join(df2, by = c('states1' = 'states2')) %>%
  mutate(vals = data1 * data2) %>%
  group_by(states1, cities) %>%
  summarise(`class 1` = vals[classes == 1],
            `class 2` = vals[classes == 2])

# A tibble: 14 x 4
# Groups:   states1 [?]
   states1 cities `class 1` `class 2`
   <fct>   <fct>      <dbl>     <dbl>
 1 a       A           7995      2583
 2 a       B          14430      4662
 3 a       C          28860      9324
 4 a       D           8125      2625
 5 a       E          44655     14427
 6 b       F          43428     24675
 7 b       G          24464     13900
 8 b       H          19580     11125
 9 b       I          19536     11100
10 c       J          24383     57333
11 c       K          29526     69426
12 d       L           6554      5311
13 d       M          18850     15275
14 d       N           8352      6768

Answer 2

Чтобы расширить базовое решение @ Фрэнка в комментариях, рассмотрим reshape из df2 , а затем merge два набора с transform для произведения числовых столбцов:

# RESHAPE LONG TO WIDE
rdf2 <- reshape(df2, idvar="states2", v.names="data2", timevar="classes", direction="wide")
# RENAME COLUMNS
rdf2 <- setNames(rdf2, c("states2", "class1", "class2"))

# MERGE AND TRANSFORM            
final_df <- transform(merge(df1, rdf2, by.x="states1", by.y="states2"),
                      class1 = data1 * class1,
                      class2 = data1 * class2)

final_df

#    states1 cities data1 class1 class2
# 1        a      A   123   7995   2583
# 2        a      B   222  14430   4662
# 3        a      C   444  28860   9324
# 4        a      D   125   8125   2625
# 5        a      E   687  44655  14427
# 6        b      F   987  43428  24675
# 7        b      G   556  24464  13900
# 8        b      H   445  19580  11125
# 9        b      I   444  19536  11100
# 10       c      J   659  24383  57333
# 11       c      K   798  29526  69426
# 12       d      L   113   6554   5311
# 13       d      M   325  18850  15275
# 14       d      N   144   8352   6768

Answer 3

Есть несколько способов «убрать этого кота», но я неравнодушен к sql, поэтому я буду использовать sqldf вместе с пакетом reshape2 для достижения этой цели:

library("sqldf")
#Execute query to merge df1 to df2 based on state, 
#extracting the city name, classes, and performing the necessary math
df4<-sqldf("select 
                   a.cities, 
                   b.classes, 
                   a.data1*data2 as class1 
            from 
                   df1 a join df2 b 
            where 
                   a.states1=b.states2"
           )

#Since the data is now in "long form" we need to reshape it 
#so that for each class, you create a column, and the city becomes the row
library(reshape2)
df4_reshaped<-dcast(df4, formula=cities~classes, value.var="class1")
names(df4_reshaped)<-c("city", "class 1", "class 2")

В результате получается фрейм данных, в котором в качестве названия столбца указан город (что лично мне кажется более полезным, чем использовать его в качестве имени строки, как в df3):

> df4_reshaped
   city class 1 class 2
1     A    7995    2583
2     B   14430    4662
3     C   28860    9324
4     D    8125    2625
5     E   44655   14427
6     F   43428   24675
7     G   24464   13900
8     H   19580   11125
9     I   19536   11100
10    J   24383   57333
11    K   29526   69426
12    L    6554    5311
13    M   18850   15275
14    N    8352    6768

Чтобы получить точная фигура, которую вы просили, вам нужно установить имена строк и удалить столбец города:

#set rowname
rownames(df4_reshaped)<-paste("mult", df4_reshaped$city, sep="")

#remove city column
df4_reshaped2<-df4_reshaped[,-1]

Итак, ваш окончательный результат теперь:

> df4_reshaped2
      class 1 class 2
multA    7995    2583
multB   14430    4662
multC   28860    9324
multD    8125    2625
multE   44655   14427
multF   43428   24675
multG   24464   13900
multH   19580   11125
multI   19536   11100
multJ   24383   57333
multK   29526   69426
multL    6554    5311
multM   18850   15275
multN    8352    6768