R multiply 2 dataframes на основе метки факторов

Question

У меня есть 2 кадра данных. Первая имеет несколько строк, вторая имеет одну строку. Мне нужно умножить каждую строку первого кадра на одну строку второго кадра. Первый dataframe называется Costs и выглядит следующим образом:

Pounds, Zone.A, Zone.B, Zone.C, Zone.D, Zone.E 
5,  10.0, 20.0, 1.00, 23.0, 34.5 
10,  20.0, 40.0, 10.0, 34.5, 54.0 
15,  40.0, 100.0, 100.0, 67.8, 98.2 

вторая таблица называется Weights и выглядит следующим образом:

Zone.A, Zone.B, Zone.C 
0.5, 0.3, 0.2 

Когда я умножать их, если есть недостающий фактор в Weights таблице Мне нужен соответствующий коэффициент в таблице Costs, который должен стать 0.0. Результат, который я хотел бы:

Pounds, Zone.A, Zone.B, Zone.C, Zone.D, Zone.E 
5,  5.0, 6.00, 0.20, 0.0, 0.0 
10,  10.0, 12.0, 2.00, 0.0, 0.0 
15,  20.0, 30.0, 20.0, 0.0, 0.0 

После этого я подведу Зону * столбцы по строке для общей которой я уже знаю, как это сделать, но если я могу пропустить промежуточный шаг, который был бы большим. , Окончательный результат я ищу будет:

Pounds, Total 
5,  11.2 
10,  24.0 
15,  70.0 

Я не знаю, как сделать это с dataframes, которые не имеют соответствующие размеры, так что любая помощь очень ценится.

Answer 1

Costs <- read.table(text = "Pounds, Zone.A, Zone.B, Zone.C, Zone.D, Zone.E 
5,  10.0, 20.0, 1.00, 23.0, 34.5 
10,  20.0, 40.0, 10.0, 34.5, 54.0 
15,  40.0, 100.0, 100.0, 67.8, 98.2", header = TRUE, sep = ",") 

Weights <- read.table(text = "Zone.A, Zone.B, Zone.C 
0.5, 0.3, 0.2", header = TRUE, sep = ",") 

CostsMat <- as.matrix(Costs[names(Weights)]) 

total <- CostsMat %*% matrix(unlist(Weights), ncol = 1) 

data.frame(Pounds = Costs$Pounds, Total = total) 

## Pounds Total 
## 1  5 11.2 
## 2  10 24.0 
## 3  15 70.0 

Answer 2

Вот вариант:

missing.names <- names(Costs[-1])[!names(Costs[-1]) %in% names(Weights)] 
Weights[, missing.names] <- do.call(data.frame, as.list(rep(0, length(missing.names)))) 
cbind(
    Pounds=Costs$Pounds, 
    Total=rowSums(t(t(as.matrix(Costs[2:ncol(Costs)])) * unlist(Weights2[names(Costs[-1])]))) 
) 
#  Pounds Total 
# [1,]  5 11.2 
# [2,]  10 24.0 
# [3,]  15 70.0 

Answer 3

Еще одна возможность:

library(reshape2) 
d1 <- melt(Costs, id.var = "Pounds") 
d2 <- melt(Weights) 

d1 <- merge(d1, d2, by = "variable", all.x = TRUE) 
d1$Total <- with(d1, value.x * value.y) 

aggregate(Total ~ Pounds, data = d1, sum, na.rm = TRUE) 

# Pounds Total 
# 1  5 11.2 
# 2  10 24.0 
# 3  15 70.0