将所有列除以第二列的值 - 适用于所有行答案

【问题标题】：Divide all columns by the value from the 2nd column - apply for all rows将所有列除以第二列的值 - 适用于所有行
【发布时间】：2016-05-18 12:10:28
【问题描述】：

我有这样的数据：

dput(tbl_data[1:5])
structure(list(Name = c("Mark", "Anders", "Tom", "Vin", "Marcel", 
"Tyta", "Gerta", "Moses", "Hank", "Rita", "Margary"), Col = c(1769380097.5, 
1444462500, 1499146687.5, 1276309375, 22279500, 3114023471, 2961012500, 
3978937423.5, 1703925000, 1838885550, 1483386250), dKO1 = c(1534931323.07692, 
1794881375, 2292661687.5, 855786250, 21915500, 3056061512.25, 
3581940000, 3766909703.25, 2043300000, 2135859875, 1482031250
), dKO2 = c(1628137500, 1781982737.5, 1659391250, 741220687.5, 
41242000, 2833327766.38514, 3675450000, 3592650662.5, 1586512500, 
1934575000, 1467271250), sdi1 = c(1545572702.88461, 1748600000, 
1745026687.5, 1556481250, NaN, 3551716021.25, 3108137500, 3718036445, 
1380278750, 2217526000, 1026813750)), .Names = c("Name", "Col", 
"dKO1", "dKO2", "sdi1"), row.names = c(29L, 30L, 1278L, 1295L, 
1296L, 1297L, 1298L, 1307L, 1642L, 1674L, 1754L), class = "data.frame")

正如标题所述，我想将一行中的所有列除以第二列的值。第一列应该被忽略，因为它是一个名字。当然，如果它使生活更轻松，可以删除第一列并将其作为行名。

我想将它应用于此数据框中的所有行。

我很简单，但今天我的大脑工作不正常。

【问题讨论】：

标签： r

【解决方案1】：

你可以使用函数sweep：

tbl_data[, -(1:2)] <- sweep(tbl_data[, -(1:2)], 1, tbl_data[, 2], "/")

tbl_data
        Name        Col      dKO1      dKO2      sdi1
29      Mark 1769380098 0.8674967 0.9201740 0.8735108
30    Anders 1444462500 1.2425947 1.2336649 1.2105541
1278     Tom 1499146688 1.5293111 1.1068905 1.1640133
1295     Vin 1276309375 0.6705163 0.5807531 1.2195172
1296  Marcel   22279500 0.9836621 1.8511187       NaN
1297    Tyta 3114023471 0.9813868 0.9098608 1.1405553
1298   Gerta 2961012500 1.2097011 1.2412815 1.0496874
1307   Moses 3978937424 0.9467125 0.9029171 0.9344295
1642    Hank 1703925000 1.1991725 0.9310929 0.8100584
1674    Rita 1838885550 1.1614969 1.0520367 1.2059076
1754 Margary 1483386250 0.9990865 0.9891363 0.6922093

【讨论】：

【解决方案2】：

我们可以通过复制第二列使长度相等，然后除以没有第一列或第二列的数据集子集

df1[-(1:2)] <- df1[-(1:2)]/df1[,2][row(df1[-(1:2)])]
df1
#       Name        Col      dKO1      dKO2      sdi1
#29      Mark 1769380098 0.8674967 0.9201740 0.8735108
#30    Anders 1444462500 1.2425947 1.2336649 1.2105541
#1278     Tom 1499146688 1.5293111 1.1068905 1.1640133
#1295     Vin 1276309375 0.6705163 0.5807531 1.2195172
#1296  Marcel   22279500 0.9836621 1.8511187       NaN
#1297    Tyta 3114023471 0.9813868 0.9098608 1.1405553
#1298   Gerta 2961012500 1.2097011 1.2412815 1.0496874
#1307   Moses 3978937424 0.9467125 0.9029171 0.9344295
#1642    Hank 1703925000 1.1991725 0.9310929 0.8100584
#1674    Rita 1838885550 1.1614969 1.0520367 1.2059076
#1754 Margary 1483386250 0.9990865 0.9891363 0.6922093

【讨论】：

【解决方案3】：

require(magrittr)
df[,-(1:2)] %<>% sapply(`/`, df[,2])

【讨论】：

【解决方案4】：

这是我的解决方案，我猜可以写成一行：

df3 <- df1 %>% select(-Col,everything()) %>% mutate_if(is.numeric, funs(./Col)) 

df3[["Col"]]<-df1[["Col"]]

df3 <- df3 %>% select(Col, dKO1, dKO2, sdi1)

【讨论】：

【解决方案5】：

一个解决方案：

for (column.name in names(tbl_data) [3:ncol(tbl_data)]) {
  tbl_data[column.name] = tbl_data[column.name] / tbl_data$Col
}

【讨论】：