R вычисления коэффициентов от нескольких связанных переменных в одном куске кода

Question

Мои данные - это фрейм данных со столбцами для длительностей слов (столбцы d1, d2 и т. Д.) И фонематического размера (столбцы p1, p2 и т. Д.), Например:

df <- data.frame(
  d1 = rnorm(10),
  d2 = rnorm(10, 0.2),
  d3 = rnorm(10, 0.5),
  d4 = rnorm(10, 1),
  p1 = sample(1:7, 10, replace = T), 
  p2 = sample(1:7, 10, replace = T),
  p3 = sample(1:7, 10, replace = T),
  p4 = sample(1:7, 10, replace = T)
)
df

What I 'Я хотел бы вычислить отношение значений в d1, деленное на значения в p1, d2 на p2 и т. д. Конечно, это можно сделать для каждой «пары» переменных в отдельности, например:

df$dp1 <- df$d1 / df$p1
df$dp2 <- df$d2 / df$p2
df$dp3 <- df$d3 / df$p3
df$dp4 <- df$d4 / df$p4

Но поскольку у меня есть не только 4 пары, но и гораздо больше пар в реальных данных, это громоздко и повторяется. Итак, есть ли способ получить отношения за один раз - один кусок кода - в базе R? В качестве альтернативы, вместо включения соотношений в качестве новых переменных в исходный df, они могут храниться в отдельном df.

Answer 1

Вы можете сделать следующее. Решение не зависит от количества соответствующих столбцов p # и d #.

Код

ds = colnames(df)[colnames(df) %like% 'd'] # all d cols
ps = colnames(df)[colnames(df) %like% 'p'] # all p cols

mat = lapply(ds, function(x){
  data.frame(sapply(ps, function(y){df[[x]]/df[[y]]}))
})

names_full = paste(sapply(ds, function(x) paste0(x, ps)))
master = Reduce(function(...) cbind(...), mat); colnames(master) = names_full

Результат

> head(master)
         d1p1        d1p2        d1p3        d1p4        d2p1        d2p2        d2p3        d2p4         d3p1          d3p2         d3p3          d3p4        d4p1       d4p2
1 -0.78447758 -0.26149253 -0.26149253 -0.15689552 -0.19813960 -0.06604653 -0.06604653 -0.03962792 -0.078350379 -0.0261167931 -0.026116793 -0.0156700759  0.63007362  0.2100245
2 -0.11150154 -0.04778637 -0.08362615 -0.05575077  0.32100537  0.13757373  0.24075402  0.16050268  0.001697144  0.0007273474  0.001272858  0.0008485719  0.63775604  0.2733240
3  0.09862042  0.34517146  0.11505715  0.23011431 -0.20521580 -0.71825529 -0.23941843 -0.47883686  0.218074242  0.7632598470  0.254419949  0.5088398980 -0.07795236 -0.2728333
4  0.27003580  0.81010741  0.32404297  0.40505371 -0.02041131 -0.06123392 -0.02449357 -0.03061696  0.245441958  0.7363258734  0.294530349  0.3681629367  0.31493905  0.9448172
5 -0.09385691 -0.05631415 -0.09385691 -0.05631415 -0.25370631 -0.15222379 -0.25370631 -0.15222379 -0.151414384 -0.0908486306 -0.151414384 -0.0908486306  0.19906969  0.1194418
6 -0.11090289 -0.08317717 -0.05545144 -0.06654173  0.11813430  0.08860072  0.05906715  0.07088058  0.358632072  0.2689740541  0.179316036  0.2151792433  0.58050348  0.4353776
         d4p3       d4p4
1  0.21002454  0.1260147
2  0.47831703  0.3188780
3 -0.09094442 -0.1818888
4  0.37792686  0.4724086
5  0.19906969  0.1194418
6  0.29025174  0.3483021

Оператор %like% из пакета data.table.

Редактировать

Так что, очевидно, перекрестные деления не были необходимы. Считай их лишними;). Сокращенное решение ниже.

ds = colnames(df)[colnames(df) %like% 'd'] # all d cols
ps = colnames(df)[colnames(df) %like% 'p'] # all p cols
namestot = paste0(ds, ps)

mat = df[, ds] / df[, ps]; colnames(mat) = namestot

> mat
          d1p1        d2p2        d3p3       d4p4
1  -0.40484538  0.10443586 -0.02781059 0.06541699
2   0.38268519 -0.08514658 -1.00317641 0.65820613
3  -0.43688685  0.65931482  0.42006917 1.64296707
4  -0.30461343 -0.32322309  0.27494661 0.65208960
5  -0.11160969  0.19414685  0.06839209 0.11104689
6  -0.14843616 -0.11294288  0.03290482 0.37455888
7  -0.40149747  0.19491568  0.78079991 0.82040680
8  -0.05682883 -0.38944966  0.33275446 1.76767351
9   0.01234991  0.77042995  0.22883848 1.54698057
10 -0.11590977  0.30632659  0.83303798 0.27070012