LUPをdplyr funsに組み込む方法は？

Question

私のdfのサブセット（depth1：depthN over nm1：nmN）に、列（t &s）と入力（深度、温度& sal）の両方を使用する必要があります。私の実際のデータは、28列から128行で170列あります。

x = z- [temp * (temp - tdev) + s * sal] 

zのそれの観測値

df <- matrix(c( 
1.0277, 1.0051, 1.0059, 1.003, 1.009, 1.00E-04, -1.20E-05, 
1.0019, 0.9841, 0.9769, 0.9809, 0.9815, 9.00E-05, -1.80E-05, 
0.9755, 0.9601, 0.9531, 0.9587, 0.955, 6.00E-05, -2.00E-05, 
0.9522, 0.9364, 0.9296, 0.9322, 0.931, 2.00E-05, -2.00E-05, 
0.2, 0.4, 0.6, 0.8, 1, NA, NA, 
15.327, 15.336, 15.356, 15.342, 14.853, NA, NA, 
14.908, 14.916, 14.912, 14.9, 17.95, NA, NA 
), nrow = 7, ncol = 7, byrow = TRUE, 
dimnames = list(c("nm1","nm2","nm3","nm4","depth","temp","sal"), 
      c("depth1","depth2","depth3","depth4","depth5","t","s"))) 


    df 
     depth1 depth2 depth3 depth4 depth5  t   s 
nm1 1.0277 1.0051 1.0059 1.003 1.009 1.00E-04 -1.20E-05 
nm2 1.0019 0.9841 0.9769 0.9809 0.9815 9.00E-05 -1.80E-05 
nm3 0.9755 0.9601 0.9531 0.9587 0.955 6.00E-05 -2.00E-05 
nm4 0.9522 0.9364 0.9296 0.9322 0.931 2.00E-05 -2.00E-05 
depth 0.2  0.4  0.6  0.8  1  NA   NA 
temp 15.327 15.336 15.356 15.342 14.853 NA   NA 
sal 14.908 14.916 14.912 14.95 17.95 NA   NA 

私は一時&、深さ（式で使用される行を持っている方が良いかもしれないと考えていた

：私のような式を計算したいと思いますSAL）別のDF（DF2）及びdepth1対応する変数で最初からそれらをドロップ：DepthNを、以下のようなLUTとして使用：

nm <- c("nm1", "nm2","nm3","nm4") 
df1<-df[nm, ] 

df1 
     depth1 depth2 depth3 depth4 depth5  t   s 
nm1 1.0277 1.0051 1.0059 1.003 1.009 1.00E-04 -1.20E-05 
nm2 1.0019 0.9841 0.9769 0.9809 0.9815 9.00E-05 -1.80E-05 
nm3 0.9755 0.9601 0.9531 0.9587 0.955 6.00E-05 -2.00E-05 
nm4 0.9522 0.9364 0.9296 0.9322 0.931 2.00E-05 -2.00E-05 

list2 <- c("depth", "temp","sal") 
df2 <- subset(df,rownames(df) %in% list2, select = depth1:depth5) 

df2 depth1 depth2 depth3 depth4 depth5 
depth 0.2  0.4  0.6  0.8  1  
temp 15.327 15.336 15.356 15.342 14.853 
    sal 14.908 14.916 14.912 14.95 17.95 

私は、dplyrでこれを試みました成功しました：

tdev <- 17.2 
    df3<-transmute_at(df, vars(depth1:depth5), funs(.-abs(t*(df2[2,]- tdev)+s*df2[3,]))) 

誰にでも解決策がありますか？

Answer 1

これは、いくつかのデータ以降の整理整頓を必要とする：

library(tidyverse) 
df <- as.data.frame(df) %>% 
    rownames_to_column %>% 
    as_tibble #convert to tibble (not sure why you'd want a matrix?) 

これは、私はあなたがtとTDEVは同じものであり、あなたは、任意のグループ化を必要とするかどうかどうかわからない...必要があると仮定しています何それからです。

df %>% 
    dplyr::filter(rowname != "depth", 
       rowname != "temp", 
       rowname != "sal") %>% 
    gather(var, z, -rowname, -t, -s) %>% ## filter from wide to long (i.e. tidy) format 
    full_join(df %>% 
       dplyr::select(-t, -s) %>% 
       dplyr::filter(!grepl("nm", rowname)) %>% 
       gather(var, val, -rowname) %>% 
       spread(key = rowname, val)) %>% ## join to the rest of your df 
    mutate(x = z- (temp * (temp - t) + s * sal))