R for循环计算行平均值的比率

Question

我有一个这样的数据框 (df)：

Rif   A1  A2  A3  A4  A5  B1  B2  B3  B4  B5
a1   1   1   0   3   7   10  10  7   7   7 
b1   3   3   3   0   0   5   5   5   5   0
c1   1   3   0   0   2   3   3   3   3   3

我需要按如下方式计算 V 列表：

V1: mean(A5:A5)/mean(B5:B5)
V2: mean (A4:A5) / mean (B4:B5)
V3: mean (A3:A5) / mean (B3:B5)
....

我想我应该使用 for 循环。我试过下面写的循环，但它不起作用：

ref <- c(1, 2, 3, 4, 5)
 dat1 <- NULL

 for (i in 2:length(ref)) {
   for (j in 1:nrow(df)) {
     dat1[j] <- rowMeans(df[j,i-1:6])/rowMeans(df[j,i+6-1:11])
   }
   df[,paste0("V", i)] <- dat1
 }

我期望的输出是这样的：

Rif   A1  A2  A3  A4  A5  B1  B2  B3  B4  B5  V1  V2  V3  V4  V5
a1    1   1   0   3   7   10  10  7   7   7 
b1    3   3   3   0   0   5   5   5   5   0
c1    1   3   0   0   2   3   3   3   3   3

Answer 1

继续你的步骤，你可以试试：

for (i in 1:5) {
  df[,paste0("V", i)] <- rowMeans(df[,(i+1):6,drop=FALSE])/rowMeans(df[,(i+6):11,drop=FALSE])
}
df
#  Rif A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5        V1        V2        V3        V4        V5
#1  a1  1  1  0  3  7 10 10  7  7  7 0.2926829 0.3548387 0.4761905 0.7142857 1.0000000
#2  b1  3  3  3  0  0  5  5  5  5  0 0.4500000 0.4000000 0.3000000 0.0000000       NaN
#3  c1  1  3  0  0  2  3  3  3  3  3 0.4000000 0.4166667 0.2222222 0.3333333 0.6666667

您可以跳过 j - 循环，这是每行 sub-setting 然后使用 rowMeans。另一方面，当您仅对一列进行子集化时，需要 drop=FALSE 。索引目前是硬编码的，但在数据结构保持不变时会起作用。

或者您使用 sapply 而不是 for-loop，例如：

ref <- 1:5
names(ref)  <- paste0("V", ref)
df <- cbind(df, sapply(ref, function(i) {rowMeans(df[,(i+1):6,drop=FALSE])/rowMeans(df[,(i+6):11,drop=FALSE])}))
df
#  Rif A1 A2 A3 A4 A5 B1 B2 B3 B4 B5        V1        V2        V3        V4        V5
#1  a1  1  1  0  3  7 10 10  7  7  7 0.2926829 0.3548387 0.4761905 0.7142857 1.0000000
#2  b1  3  3  3  0  0  5  5  5  5  0 0.4500000 0.4000000 0.3000000 0.0000000       NaN
#3  c1  1  3  0  0  2  3  3  3  3  3 0.4000000 0.4166667 0.2222222 0.3333333 0.6666667

R for循环计算行平均值的比率

R for loop to compute ratio of row means

loops

for-loop

r

rows

mean