함수를 구현하는 데 도움이 필요합니다.

Question

저는 정기적으로이 형식으로 출력을 가져오고 하나씩 Excel에서 복사/붙여 넣기를해야하므로 스크립팅을 활용하는 방식으로 코딩하려고합니다. 하기 싫은 일. 그러나, 기능을 구현할 때 막혔어요.

그래서, 내 데이터 형식은 다음과 같습니다

나는 다음과 같은 식에 적용 할 필요가

Condition Sample1 Sample2 .... Sample n 
T1  6.99 5.80 .... n_1  
T2  2.05 3.04 .... n_1  
T3  4.50 4.69 .... n_1  
T4  4.71 5.22 .... n_1  
T5  5.66 3.65 .... n_1  
T6  9.76 2.89 .... n_1  

: , x는 전체 방정식 뭔가를 보이는 것으로, 이러한 개별 항목입니다 n은 계수 이렇게 :

.

기본적으로, 각 요소를 순서대로 고려한 다음 각 샘플에 대해 S의 순차 계수 (1 : 길이 조건의 홀수)를 곱해서 계산해야합니다. 내 데이터 세트의 크기는 변경되지 않습니다. 항상 T1 : T6이 될 것이고, 변경되는 것은 샘플 1 ... n입니다. 이상적으로 S의 값이 열의 맨 아래에 추가되거나 해당 데이터가 속한 샘플을 참조하여 별도의 데이터 세트에 저장되는 것이 이상적입니다.

나는 전치를 포함하여 여러 가지 해결책을 시도했지만 내 머리를 감쌀 수는 없습니다.

데이터 집합의 일부에서 더 간단한 함수를 구현하려는 현재의 시도는 성공하지 못했습니다.

for (i in 2:8){dT[7,i] <- 
    ((1*dT[1,i])+(3*dT[2,i])+(5*dT[3,i])+(7*dT[4,i])+(9*dT[5,i]))+(11*dT[6,i]) 
} 

올바른 솔루션에는 * 적용되는 것이 포함되지만 적절하게 사용하는 방법에 대해서는 전혀 알지 못합니다.

편집 :

N Condition Sample A Sample B Sample C Sample D 

1 T1   91.323  78.758  70.298  66.765 
3 T2   -3.737  -1.5  -7.744  -9.247 
5 T3   5.205  4.533  2.284  2.178 
7 T4   -0.486  -0.068  -1.386  -0.927 
9 T5   0.337  -0.139  0.087  0.055 
    S  -0.046296296 -0.123654391 0.394039047 0.445258425 

Answer 1

이합니까, 당신이하고 싶은 : 재생 가능한 예제를 추가?

per_row <- function(row){ 
    l <- length(row) 
    exp <- 2*(1:l)-1 # all the exponents 
    each <- row*(-1)^exp # compute all of these at once 
    return(sum(each)) # return sum 
} 

#some sample data 
datafr <- data.frame(a = sample(1:6), b = 1:6) 

#apply per column 
apply(datafr, 2, per_row) 

Answer 2

그것은 당신이 가지고있는 SampleN 컬럼의 개수에 불가 지합니다. 그것은 단지 6 개의 홀수 배수가있는 6 가지 조건을 위해 특별히 설계되었지만 변경되지 않으므로 문제가 없다고 말했습니다.

suppressPackageStartupMessages(library(dplyr)) 
suppressPackageStartupMessages(library(tidyr)) 

samples <- tribble(
    ~Sample1, ~Sample2, ~Sample3, 
    6.99, 5.80, 2.5, 
    2.05, 3.04, 3.4,  
    4.50, 4.69, 8.7,  
    4.71, 5.22, 8.6,  
    5.66, 3.65, 3.4,  
    9.76, 2.89, 5.6 
) 

samples 
#> # A tibble: 6 x 3 
#> Sample1 Sample2 Sample3 
#>  <dbl> <dbl> <dbl> 
#> 1 6.99 5.80 2.50 
#> 2 2.05 3.04 3.40 
#> 3 4.50 4.69 8.70 
#> 4 4.71 5.22 8.60 
#> 5 5.66 3.65 3.40 
#> 6 9.76 2.89 5.60 

samples_modified <- samples %>% 
    # Add the multipliers as a column 
    mutate(multiplier = c(1,3,5,7,9,11)) %>% 

    # Gather all the samples. Make it 'tidy' 
    gather(key = "sample", value = "x", -multiplier) %>% 

    # Perform the multiplication on each element, we will sum later 
    mutate(x_modified = x * (-1)^((multiplier - 1)/2)) 

# Now we want to sum the x_modified column for each sample group 
samples_modified %>% 
    group_by(sample) %>% 
    summarise(S = sum(x_modified)) 
#> # A tibble: 3 x 2 
#> sample  S 
#> <chr> <dbl> 
#> 1 Sample1 0.630 
#> 2 Sample2 2.99 
#> 3 Sample3 -3.00 

Answer 3

은 간단 보인다. R은 벡터화 된 사용 벡터의 곱셈이기 때문에. 그런 다음 sum.

zirconium <- function(x){ 
    n <- 2*seq_along(x) - 1 
    sum(x * (-1)^((n - 1)/2)) 
} 

sapply(dT[-1], zirconium) 
#Sample1 Sample2 
# 0.63 2.99 

데이터.

dT <- 
structure(list(Condition = structure(1:6, .Label = c("T1", "T2", 
"T3", "T4", "T5", "T6"), class = "factor"), Sample1 = c(6.99, 
2.05, 4.5, 4.71, 5.66, 9.76), Sample2 = c(5.8, 3.04, 4.69, 5.22, 
3.65, 2.89)), .Names = c("Condition", "Sample1", "Sample2"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-6L))