按向量、行而不是列划分数据框[重复]

我有这个数据框和向量，我想用它来划分行：

div <- c(10,100,1000)
df <- as.data.frame(matrix(rep(1,9),nrow=3))
df <- cbind(type = as.factor(c("A","B","C")),df)
> df
  type V1 V2 V3
1    A  1  1  1
2    B  1  1  1
3    C  1  1  1

我想要数据框形式的答案，并且因素保持原样。 当它与向量相除时，我得到“错误”的答案：

df1 <- cbind(df[,1], df[,-1]/div)
> df1
  df[, 1]    V1    V2    V3
1       A 0.100 0.100 0.100
2       B 0.010 0.010 0.010
3       C 0.001 0.001 0.001

我想要每一行除以向量，而不是每一列。

我的解决方法是这样的：

divfun <- function(x){
  x / div
}

df2 <- cbind(df[,1], t(apply(df[,-1], 1, divfun)))
> df2
        V1   V2    V3
[1,] 1 0.1 0.01 0.001
[2,] 2 0.1 0.01 0.001
[3,] 3 0.1 0.01 0.001

请注意，这些因子现在已丢失。

所以这里有两个问题：

1. 有没有更简单的方法来做到这一点，而不需要为其创建新功能？
2. 假设没有更简单的方法，我的因素 A、B 和 C 发生了什么？我猜测这与强制矩阵有关（因为t())?

您正在寻找的功能是sweep():

sweep(df[, -1], MARGIN = 2, div, FUN = "/")

> sweep(df[, -1], MARGIN = 2, div, FUN = "/")
   V1   V2    V3
1 0.1 0.01 0.001
2 0.1 0.01 0.001
3 0.1 0.01 0.001

Hence

cbind(type = df[,1], sweep(df[, -1], 2, div, FUN = "/"))

> cbind(type = df[,1], sweep(df[, -1], 2, div, FUN = "/"))
  type  V1   V2    V3
1    A 0.1 0.01 0.001
2    B 0.1 0.01 0.001
3    C 0.1 0.01 0.001

为您提供所需的输出。

请注意，这里的论证MARGIN不引用行（1) 或列 (2）就像它在apply(). In sweep()它指的是对应于数组的边距STATS，您想要清除的向量（在本例中为除以）。换句话说，第一个元素STATS (div在你的情况下）是从第 1 列中扫出的值，即第二个元素STATS是要从第 2 列中清除的值，依此类推。