如何将不同条件应用于数据框的每一列？

Question

假设我有一个包含三列的数据框。

a <- c(1,2,3,4)
b <- c(2,4,6,8)
c <- c(3,6,9,12)
df <- cbind(a,b,c)
df

这给你...

     a b  c
[1,] 1 2  3
[2,] 2 4  6
[3,] 3 6  9
[4,] 4 8 12

现在，我想创建一个新的数据框，如果该值大于列均值，则取值为TRUE，如果小于列均值，则取值为FALSE。

如果我使用以下命令，它将使用整个数据帧的均值。

large <- df > mean(df)
large

所以我得到...

         a     b     c
[1,] FALSE FALSE FALSE
[2,] FALSE FALSE  TRUE
[3,] FALSE  TRUE  TRUE
[4,] FALSE  TRUE  TRUE

我想得到

         a     b     c
[1,] FALSE FALSE FALSE
[2,] FALSE FALSE FALSE
[3,] TRUE  TRUE  TRUE
[4,] TRUE  TRUE  TRUE

Answer 1

[mean获得整个matrix的单个值，我们需要colMeans

df > colMeans(df)[col(df)]

或转置数据集，进行比较并转置

t(t(df) > colMeans(df))

Answer 2

此方法适用于data.frames和矩阵（您的示例df实际上是矩阵，而不是data.frame）

sweep(df, 2, colMeans(df), '>')
#          a     b     c
# [1,] FALSE FALSE FALSE
# [2,] FALSE FALSE FALSE
# [3,]  TRUE  TRUE  TRUE
# [4,]  TRUE  TRUE  TRUE

或者，如@markus所建议的（相同的输出，也适用于矩阵和data.frames）

scale(df, scale = FALSE) > 0

[如果它实际上是一个data.frame，我相信使用下面的Map比上面的方法要快。但是，如果它是矩阵，则使用Map将完全不起作用。

as.data.frame(Map('>', df, colMeans(df)))