ánh xạ một phép tính đơn giản qua các hàng và danh sách bằng cách sử dụng dplyr

Tôi có một số dữ liệu trông giống như sau:

$`2013 Jul`
# A tibble: 3 x 12
      AAPL     AMD      ADI    ABBV        A      APD       AA       CF     NVDA      HOG      WMT     AMZN
     <dbl>   <dbl>    <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 -0.00252 0.00385 0.000314 0.00148 0.000231 0.000655 -0.00107 -0.00137 0.000886 0.000806 0.000689 0.000615
2  1       5       2        5       2        3         1        1       4        4        3        3       
3  0.2     0.2     0        0.2     0        0         0.2      0.2     0        0        0        0 

Điều tôi đang cố gắng làm là khi hàng 2 == 1, nhân hàng 3 với -1. Như vậy, sản lượng dự kiến ​​sẽ là:

$`2013 Jul`
# A tibble: 3 x 12
      AAPL     AMD      ADI    ABBV        A      APD       AA       CF     NVDA      HOG      WMT     AMZN
     <dbl>   <dbl>    <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>    <dbl>
1 -0.00252 0.00385 0.000314 0.00148 0.000231 0.000655 -0.00107 -0.00137 0.000886 0.000806 0.000689 0.000615
2  1       5       2        5       2        3         1        1       4        4        3        3       
3 -0.2     0.2     0        0.2     0        0        -0.2     -0.2     0        0        0        0 

Tôi đang cố gắng để làm điều này bằng cách sử dụng các mapchức năng và tidyr.

Dữ liệu:

lst1 <- list(`2013 Jul` = structure(list(AAPL = c(-0.00252413896048252, 
1, 0.2), AMD = c(0.00385385230384388, 5, 0.2), ADI = c(0.000313658814841043, 
2, 0), ABBV = c(0.00148473194650269, 5, 0.2), A = c(0.000231372267065186, 
2, 0), APD = c(0.000654593370621786, 3, 0), AA = c(-0.00106999405402468, 
1, 0.2), CF = c(-0.00136811540143579, 1, 0.2), NVDA = c(0.000886435916090005, 
4, 0), HOG = c(0.000806051331850114, 4, 0), WMT = c(0.000689490484865284, 
3, 0), AMZN = c(0.000614708184565435, 3, 0)), row.names = c(NA, 
-3L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")), `2013 Aug` = structure(list(
    AAPL = c(0.0000471064768722691, 1, 0.2), AMD = c(0.00297250845145986, 
    5, 0.2), ADI = c(0.00110927645875706, 3, 0), ABBV = c(0.00186505842086247, 
    4, 0), A = c(0.0000542259939665846, 2, 0), APD = c(0.00187188084293685, 
    5, 0.2), AA = c(-0.000794925865044543, 1, 0.2), CF = c(-0.00109320436559941, 
    1, 0.2), NVDA = c(0.00139874295083158, 4, 0), HOG = c(0.000699507074667968, 
    2, 0), WMT = c(0.000964557826996342, 3, 0), AMZN = c(0.00100980845937234, 
    3, 0)), row.names = c(NA, -3L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame")), `2013 Sep` = structure(list(AAPL = c(0.000874550640770086, 
3, 0), AMD = c(0.00212896308150426, 5, 0.2), ADI = c(0.000297401899798995, 
1, 0.2), ABBV = c(0.00126327568847214, 4, 0), A = c(0.00097767693668047, 
3, 0), APD = c(0.00144402630305102, 5, 0.2), AA = c(-0.000734440361937234, 
1, 0.2), CF = c(-0.000254998800234454, 1, 0.2), NVDA = c(0.00127259056829905, 
4, 0), HOG = c(0.00105093597431519, 3, 0), WMT = c(0.00038339075327491, 
2, 0), AMZN = c(0.000479002073488143, 2, 0)), row.names = c(NA, 
-3L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")), `2013 Oct` = structure(list(
    AAPL = c(0.000682565466572836, 2, 0), AMD = c(0.00313699867162714, 
    5, 0.2), ADI = c(0.000209923665516306, 1, 0.2), ABBV = c(0.000865756791407934, 
    2, 0), A = c(0.00161631482825611, 4, 0), APD = c(0.00169177940768777, 
    5, 0.2), AA = c(-0.000319519044240903, 1, 0.2), CF = c(0.00096163857613333, 
    3, 0), NVDA = c(0.00158604241362254, 4, 0), HOG = c(0.00151424115101764, 
    3, 0), WMT = c(0.00000265229900199134, 1, 0.2), AMZN = c(0.00124777917896926, 
    3, 0)), row.names = c(NA, -3L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame")), `2013 Nov` = structure(list(AAPL = c(0.00138847413611967, 
4, 0), AMD = c(0.00131189086851618, 3, 0), ADI = c(0.000998905149605624, 
2, 0), ABBV = c(0.00053428429850944, 1, 0.2), A = c(0.0016278252466143, 
4, 0), APD = c(0.00186840190432607, 5, 0.2), AA = c(0.000727945791304539, 
1, 0.2), CF = c(0.00128641077503917, 3, 0), NVDA = c(0.000839077672381489, 
2, 0), HOG = c(0.00128443125529569, 3, 0), WMT = c(-0.00000406995915300601, 
1, 0.2), AMZN = c(0.00279573900270221, 5, 0.2)), row.names = c(NA, 
-3L), class = c("tbl_df", "tbl", "data.frame")), `2013 Dec` = structure(list(
    AAPL = c(0.00176889092052374, 5, 0.2), AMD = c(-0.000742603775364103, 
    1, 0.2), ADI = c(0.00044132637464973, 1, 0.2), ABBV = c(0.00113925715965696, 
    3, 0), A = c(0.00135042334177499, 4, 0), APD = c(0.0012375761024876, 
    3, 0), AA = c(0.00102055404174894, 2, 0), CF = c(0.00128611035428346, 
    3, 0), NVDA = c(0.000674203833347995, 2, 0), HOG = c(0.00164877495332821, 
    4, 0), WMT = c(0.000671450466059644, 1, 0.2), AMZN = c(0.00299158521138261, 
    5, 0.2)), row.names = c(NA, -3L), class = c("tbl_df", "tbl", 
"data.frame")))

Bạn có thể làm:

map(lst1, ~ .x %>%
     mutate_all(~ if_else(row_number() == 3 & lag(.) == 1, . * -1, .)))

$`2013 Jul`
# A tibble: 3 x 12
      AAPL     AMD     ADI    ABBV       A     APD       AA       CF    NVDA     HOG
     <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>   <dbl>    <dbl>    <dbl>   <dbl>   <dbl>
1 -0.00252 0.00385 3.14e-4 0.00148 2.31e-4 6.55e-4 -0.00107 -0.00137 8.86e-4 8.06e-4
2  1       5       2.00e+0 5       2.00e+0 3.00e+0  1        1       4.00e+0 4.00e+0
3 -0.2     0.2     0.      0.2     0.      0.      -0.2     -0.2     0.      0.     
# … with 2 more variables: WMT <dbl>, AMZN <dbl>

Nếu bạn không bị hạn chế sử dụng các gói cụ thể đó, giải pháp cơ sở R có thể được sử dụng

> lapply(lst1, function(df) do.call(cbind, lapply(df, function(col) {
    col[3] <- ifelse(col[2]==1, -col[3], col[3])
    return (col)
})))
# 
# $`2013 Jul`
#              AAPL         AMD           ADI         ABBV           A
# [1,] 0.0006825655 0.003136999  0.0002099237 0.0008657568 0.001616315
# [2,] 2.0000000000 5.000000000  1.0000000000 2.0000000000 4.000000000
# [3,] 0.0000000000 0.200000000 -0.2000000000 0.0000000000 0.000000000
#              APD           AA           CF        NVDA         HOG
# [1,] 0.001691779 -0.000319519 0.0009616386 0.001586042 0.001514241
# [2,] 5.000000000  1.000000000 3.0000000000 4.000000000 3.000000000
# [3,] 0.200000000 -0.200000000 0.0000000000 0.000000000 0.000000000
#                WMT        AMZN
# [1,]  2.652299e-06 0.001247779
# [2,]  1.000000e+00 3.000000000
# [3,] -2.000000e-01 0.000000000
# ...

vòng lặp trên tất cả các khung dữ liệu trong lst1, sau đó lặp lại trên tất cả các cột trong mỗi khung dữ liệu và thay đổi hàng thứ ba theo giá trị hàng thứ hai.

Một tùy chọn với case_whenvàmap

library(purrr)
library(dplyr)
map(lst1, ~ .x %>%  
           mutate_all(~
         case_when(row_number() == 3 & lag(.)== 1 ~ -1 * ., TRUE ~ .)))

Bạn có thể sử dụng [<-.data.framebên trong mapđể thay thế các phần tử trong hàng 3 trong đó hàng 2 là 1 bằng số âm của chúng.

lst1 %>% 
  map(~ {i <- c(.x[2,] == 1); .x[3, i] <- -.x[3, i]; .x})