मैं datasetA और datasetB नामक दो डेटासेट पर कुछ पुनरावृत्ति करने के लिए R में एक लूप लिखने का प्रयास कर रहा हूं।
datasetA में ६०० प्रविष्टियाँ हैं और datasetB में २००,००० प्रविष्टियाँ हैं। datasetA में प्रत्येक प्रविष्टि के लिए, मैं निम्नलिखित कार्य करना चाहता हूं:
यदि दोनों डेटासेट में V2 का मान बराबर है, फिर पीपीएम की गणना करें:
(datasetA$V3 - datasetB$V3) / datasetA$V3 * 1000000
यदि पीपीएम <|10|, तो पीपीएम मान को V4 कॉलम में datasetB में पेस्ट करें, datasetA$V1 के प्रासंगिक नाम को datasetB के कॉलम V1 में पेस्ट करें। .
कहो कि यह datasetA ६०० प्रविष्टियों के साथ है:
datasetA<- read.table(text='Alex 1 50.00042
John 1 60.000423
Janine 3 88.000123
Aline 3 117
Mark 2 79.9999')
और यह 200000 प्रविष्टियों के साथ datasetB का एक उदाहरण है:
datasetB<- read.table(text='NA 1 50.0001 NA
NA 1 50.00032 NA
NA 2 70 NA
NA 2 80 NA
NA 3 88.0004 NA
NA 3 100 NA
NA 3 101 NA
NA 2 102 NA')
अंतिम तालिका इस तरह दिखनी चाहिए:
datasetC <- read.table(text='Alex 1 50.0001 6.459945
Alex 1 50.00032 2.059983
NA 2 70 NA
Mark 2 80 -1.25
Janine 3 88.0004 -3.14772
NA 3 100 NA
NA 3 101 NA
NA 2 102 NA')
अंतिम तालिका इस तरह दिखनी चाहिए
4 जवाब
data<-datasetB
for(i in 1:5){
for(j in 1:8){
if (datasetA$V2[i]==datasetB$V2[j] & abs((datasetA$V3[i]-datasetB$V3[j])/datasetA$V3[i]*10**6)<10){
data[j,1]=datasetA[i,1]
data[j,4]=(datasetA$V3[i]-datasetB$V3[j])/datasetA$V3[i]*10**6
}}}
data
अगर मैं सही ढंग से समझूं, तो सवाल एक जटिल स्थिति के साथ जुड़ने के लिए पूछ रहा है। इसे data.table का उपयोग करके कार्यान्वित किया जा सकता है:
library(data.table)
setDT(datasetA)[setDT(datasetB), on = "V2", {
ppm <-(x.V3- i.V3) / i.V3 * 1E6
list(V1 = ifelse(abs(ppm) < 10, x.V1, NA_character_),
V2,
V3 = i.V3,
V4 = ifelse(abs(ppm) < 10, ppm, NA_real_))
}, mult = "first"]
V1 V2 V3 V4 1: Alex 1 50.00010 6.399987 2: Alex 1 50.00032 1.999987 3: <NA> 2 70.00000 NA 4: Mark 2 80.00000 -1.250000 5: Janine 3 88.00040 -3.147713 6: <NA> 3 100.00000 NA 7: <NA> 3 101.00000 NA 8: <NA> 2 102.00000 NA
यहां एक वैकल्पिक तरीका दिया गया है जो datasetB को एक अपडेट जॉइन द्वारा अपडेट करता है:
library(data.table)
tmp <- setDT(datasetA)[setDT(datasetB), on = "V2"][
, V4 := (V3- i.V3) / i.V3 * 1E6][abs(V4) < 10][, i.V1 := NULL]
datasetB[, `:=`(V1 = as.character(V1), V4 = as.double(V4))]
datasetB[tmp, on = .(V2, V3 = i.V3), `:=`(V1 = i.V1, V4 = i.V4)][]
V1 V2 V3 V4 1: Alex 1 50.00010 6.399987 2: Alex 1 50.00032 1.999987 3: <NA> 2 70.00000 NA 4: Mark 2 80.00000 -1.250000 5: Janine 3 88.00040 -3.147713 6: <NA> 3 100.00000 NA 7: <NA> 3 101.00000 NA 8: <NA> 2 102.00000 NA
इसे इस्तेमाल करे: मैं एक आर नोब हूं लेकिन मुझे बताएं कि क्या यह आपके लिए काम करता है।
library(data.table)
datasetA<- read.table(text='Alex 1 50.00042
John 1 60.000423
Janine 3 88.000123
Aline 3 117
Mark 2 79.9999')
datasetB<- read.table(text='NA 1 50.0001 NA
NA 1 50.00032 NA
NA 2 70 NA
NA 2 80 NA
NA 3 88.0004 NA
NA 3 100 NA
NA 3 101 NA
NA 2 102 NA')
# I renamed columns for my own reference, V1,V2,.. were a bit confusing
names(datasetA) <- c("Name", "ID", "ValueA")
names(datasetB) <- c("V1", "ID", "ValueB", "V4")
# Create a key for each row in datasetB
datasetB$key <- seq(nrow(datasetB))
# Left join A to B on column ID, but first set them as data table
datasetB <- as.data.table(datasetB)
datasetA <- as.data.table(datasetA)
# Using base join but you can also use data table left join see below
datasetC <- merge(x = datasetB, y = datasetA, by = c("ID"), all.x = TRUE)
# Create PPM column
datasetC[, c("ppm") := 1000000*(ValueA - ValueB)/ValueA, ]
# Filter on PPM and keep columns we need
datasetC <- datasetC[abs(ppm) < 10, list(key,Name,ppm)]
# Left join to datasetB on key
setkey(datasetC, key)
setkey(datasetB, key)
datasetB <- datasetC[datasetB]
# Keep columns we need and rename to V1,... as requested
datasetB <- datasetB[, list(V1 = Name, V2 = ID, V3 = ValueB, V4 = ppm)]
निम्नलिखित उत्तर ऐसा प्रतीत होता है जो प्रश्न पूछता है लेकिन मैं गणना किए गए मानों में से 2, अंतिम कॉलम V4 प्राप्त करने में असफल रहा हूं।
AV2 <- sort(unique(datasetA$V2))
res <- lapply(AV2, function(v2){
inx_a <- datasetA[['V2']] == v2
inx_b <- datasetB[['V2']] == v2
mrg <- merge(datasetA[inx_a, ], datasetB[inx_b, ], by = 'V2')
ppm <- ((mrg$V3.x - mrg$V3.y)/mrg$V3.x)*1000000
cbind(mrg[abs(ppm) < 10, c(2, 1, 5)], ppm = ppm[abs(ppm) < 10])
})
res <- do.call(rbind, res)
names(res) <- paste0('V', 1:4)
row.names(res) <- NULL
final <- merge(res, datasetB, by = c('V2', 'V3'), all.y = TRUE)[c(3, 1, 2, 4)]
names(final) <- paste0('V', 1:4)
final
# V1 V2 V3 V4
#1 Alex 1 50.00010 6.399946
#2 Alex 1 50.00032 1.999983
#3 <NA> 2 70.00000 NA
#4 Mark 2 80.00000 -1.250002
#5 <NA> 2 102.00000 NA
#6 Janine 3 88.00040 -3.147723
#7 <NA> 3 100.00000 NA
#8 <NA> 3 101.00000 NA