R умножает каждое значение строки одного фрейма данных на каждое значение строки другого, создает новый фрейм данных

Question

Я новичок в R и программировании. У меня есть следующая проблема: у меня есть несколько фреймов данных, например:

Chicago             New York            Miami
county   percent    county percent   county  percent
a          2%        d       4%        g      30%
b          3%        e       6%        h       2%

и один вроде:

routes
origin      destination       travellers
Chicago     Miami             100
Chicago     New York          200

теперь я хочу умножить каждую строку одного фрейма данных на каждую строку другого и получить что-то вроде:

result
origin      destination    travellers
Chicago$a   Miami$g        2% * 30% *100
Chicago$a   Miami$h        2% * 2% *100
Chicago$b   Miami$g        3% * 30% *100
Chicago$b   Miami$h        3% * 2% *100
Chicago$a   New York$d     2% * 4% *200
Chicago$a   New York$e     2% * 6% *200
Chicago$b   New York$d     3% * 4% *200
Chicago$b   New York$e     3% * 6% *200

Моя идея состоит в том, чтобы l oop над фреймом данных маршрутов и захватить для каждой строки правильный фрейм данных источника и назначения и умножить каждое значение исходного df на каждое значение назначения df и назначьте результаты новому фрейму данных. Для получения правильных фреймов данных случай переключения может быть решением, например:

switch(routes$origin,
   "Chicago" = df_origin <-Chicago,
   "Miami" = df_origin<-Miami,
   "New York" = df_origin<-New York,
)
switch(routes$destination,
   "Chicago" = df_destination <-Chicago,
   "Miami" = df_destination<-Miami,
   "New York" = df_destination<-New York,
)

Но я не знаю, как это сделать в al oop и назначить результаты умножения новому фрейму данных. Ситуацию довольно сложно объяснить, но я надеюсь, что моя проблема прояснилась. Заранее большое спасибо за каждый совет !!!

вот результаты dput (head (df)):

    dput(head(Chicago))
structure(list(county = structure(1:2, .Label = c("a", "b"), class = "factor"), 
    percent = c(0.02, 0.03)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

    dput(head(Miami))
structure(list(county = structure(1:2, .Label = c("g", "h"), class = "factor"), 
    percent = c(0.3, 0.02)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

    dput(head(New_york))
structure(list(county = structure(1:2, .Label = c("d", "e"), class = "factor"), 
    percent = c(0.04, 0.06)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

    dput(head(routes))
structure(list(origin = structure(c(1L, 1L), .Label = "Chicago", class = "factor"), 
    destination = structure(1:2, .Label = c("Miami", "New York"
    ), class = "factor"), travellers = c(100, 200)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

Answer 1

Вот набор функций, которые выполняют то, о чем спрашивает вопрос.

1. Функция perc2num - вспомогательная функция, она преобразует проценты с символом % в соответствующие числа.
2. Функция makeCityList принимает вектор кадров данных имена и связывает их все вместе.

Последняя функция выполняет всю реальную работу.

perc2num <- function(x) {
  y <- gsub('[^[:digit:]]', '', x)
  y <- as.numeric(y)/100
  y
}

makeCityList <- function(x, sep = '_', envir = .GlobalEnv){
  lst <- mget(x, envir = envir)
  lst <- lapply(seq_along(lst), function(i){
    DF <- lst[[i]]
    Name <- names(lst)[i]
    DF[['city']] <- Name
    DF
  })
  out_lst <- do.call(rbind, lst)
  out_lst[['city']] <- gsub(sep, ' ', out_lst[['city']])
  out_lst[['percent']] <- perc2num(out_lst[['percent']])
  row.names(out_lst) <- NULL
  out_lst
}
mergeRoutesCities <- function(x = routes, y){
  f <- function(x) apply(x, 1, prod)
  i <- grep('county', names(y))
  mrg <- merge(x, y[-i], by.x = 'origin', by.y = 'city')
  mrg <- merge(mrg, y, by.x = 'destination', by.y = 'city')
  mrg[['travellers']] <- f(mrg[c(3, 4, 6)])
  mrg[c(2, 1, 5, 3)]
}

cities_names <- c("Chicago", "New_York", "Miami")
tmp <- makeCityList(cities_names)

mergeRoutesCities(routes, tmp)

путешественники из страны назначения

#1 Chicago       Miami      g       0.60
#2 Chicago       Miami      h       0.04
#3 Chicago       Miami      g       0.90
#4 Chicago       Miami      h       0.06
#5 Chicago    New York      d       0.16
#6 Chicago    New York      e       0.24
#7 Chicago    New York      d       0.24
#8 Chicago    New York      e       0.36

Answer 2

В базе R попробуйте:

Chicago <- structure(list(county = structure(1:2, .Label = c("a", "b"), class = "factor"), 
               percent = c(0.02, 0.03)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

Miami <- structure(list(county = structure(1:2, .Label = c("g", "h"), class = "factor"), 
               percent = c(0.3, 0.02)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

New_york <- structure(list(county = structure(1:2, .Label = c("d", "e"), class = "factor"), 
               percent = c(0.04, 0.06)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

routes <- structure(list(origin = structure(c(1L, 1L), .Label = "Chicago", class = "factor"), 
               destination = structure(1:2, .Label = c("Miami", "New_york"
           ), class = "factor"), travellers = c(100, 200)), row.names = 1:2, class = "data.frame")

# solution:
cities <- c("Chicago", "New_york", "Miami") # create vector or list with data frame names

d_orig <- do.call(rbind, lapply(cities, function(x) cbind(get(x), origin = x)))
names(d_orig) <- c("county_orig", "percent_orig", "origin")

d_dest <- do.call(rbind, lapply(cities, function(x) cbind(get(x), destination = x)))
names(d_dest) <- c("county_dest", "percent_dest", "destination")

want <- merge(d_orig, routes, by = "origin")
want <- merge(want, d_dest, by = "destination")
want$travellers_Want <- want$travellers * want$percent_orig * want$percent_dest
want$destination_want <- paste(want$destination, want$county_dest, sep = "$") #?
want$origin_want <- paste(want$origin, want$county_orig, sep = "$")
want


#  destination  origin county_orig percent_orig travellers county_dest percent_dest
#1       Miami Chicago           a         0.02        100           g         0.30
#2       Miami Chicago           a         0.02        100           h         0.02
#3       Miami Chicago           b         0.03        100           g         0.30
#4       Miami Chicago           b         0.03        100           h         0.02
#5    New_york Chicago           a         0.02        200           d         0.04
#6    New_york Chicago           a         0.02        200           e         0.06
#7    New_york Chicago           b         0.03        200           d         0.04
#8    New_york Chicago           b         0.03        200           e         0.06
#  travellers_Want destination_want origin_want
#1            0.60          Miami$g   Chicago$a
#2            0.04          Miami$h   Chicago$a
#3            0.90          Miami$g   Chicago$b
#4            0.06          Miami$h   Chicago$b
#5            0.16       New_york$d   Chicago$a
#6            0.24       New_york$e   Chicago$a
#7            0.24       New_york$d   Chicago$b
#8            0.36       New_york$e   Chicago$b