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社区首页 >问答首页 >是否将自定义缩放模型应用于数据框?

是否将自定义缩放模型应用于数据框?
EN

Stack Overflow用户
提问于 2018-07-30 03:16:01
回答 2查看 71关注 0票数 2

提前为这篇长文道歉;我对R的这一部分还不熟悉,所以我不知道如何准确地总结这个问题。

我有一个“基线结果”的数据框,如下所示

代码语言:javascript
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Circuit Voltage Power
      A       1     1
      B       1     3
      C       1     5

和一个缩放模型,看起来像这样

代码语言:javascript
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Voltage Scaled_Power
    1.0         1.00
    0.9         0.75
    0.8         0.50

此伸缩模型来自表,而不是来自lm等任何函数。这个模型本质上是说:“如果新的电压==为0.9,则将基准功率调整0.75”。缩放模型独立于“电路”,但需要特定“电路”的基线功率来计算新功率。我想要实现的最终结果是:

代码语言:javascript
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Circuit Voltage Power
      A     1.0  1.00
      B     1.0  3.00
      C     1.0  5.00
      A     0.9  0.75
      B     0.9  2.25
      C     0.9  3.75
      A     0.8  0.50
      B     0.8  1.50
      C     0.8  2.50

也就是说,一个新的数据帧,具有来自第一个数据帧的“电路”和来自第二个数据帧的“电压”的所有组合(我知道我可以用expand.grid做到这一点),但具有一个新的列“电源”,它应用了一个缩放因子。

这听起来像是通常解决的模式,所以我猜解决方案一定已经存在了?

到目前为止,我已经尝试了以下方法

代码语言:javascript
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expand.grid(Circuit = df_base$Circuit,Voltage = scaling_model$Voltage) %>%
   left_join(df_base) %>% 
   left_join(scaling_model)

Circuit Voltage Power Scaled_Power
      A     1.0     1         1.00
      B     1.0     3         1.00
      C     1.0     5         1.00
      A     0.9    NA         0.75
      B     0.9    NA         0.75
      C     0.9    NA         0.75
      A     0.8    NA         0.50
      B     0.8    NA         0.50
      C     0.8    NA         0.50

但是我需要一些函数来做乘法运算,从一行中选择一个特定值(比如Excel的VLOOKUP),我不确定这是不是解决问题的最接近R的方法。

以下是MWE的代码

代码语言:javascript
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library(dplyr)
scaling_model <-
    data.frame(
        Voltage      = c(1.0,  0.9, 0.8),
        Scaled_Power = c(1.0, 0.75, 0.5)) 
df_base <- data.frame(
        Circuit = factor(c("A", "B", "C")),
        Voltage = c(1.0, 1.0, 1.0),
        Power   = c(1.0, 3.0, 5.0))
df_result <-
    data.frame(
        Circuit = factor(c("A", "B", "C", "A", "B", "C", "A", "B", "C")),
        Voltage = c(1.0, 1.0, 1.0, 0.9, 0.9, 0.9, 0.8, 0.8, 0.8),
        Power   = c(1.0, 3.0, 5.0,
                    1.0 * 0.75, 3.0 * 0.75, 5.0 * 0.75,
                    1.0 * 0.5, 3.0 * 0.5, 5.0 * 0.5))
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页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接:

https://stackoverflow.com/questions/51583716

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