如何按分组条件对行数不等的DataFrame执行除法运算？

针对两个结构相似但code不完全匹配的DataFrame，我们可以通过合并数据框+逐列计算比值的方式实现需求，以下是具体步骤（基于dplyr包）：

1. 加载依赖包 #

首先确保安装并加载dplyr：

install.packages("dplyr") # 首次使用需安装
library(dplyr)

2. 合并数据并计算比值 #

以df_II为基础（保留其所有行），通过year和code与df_I做左连接，之后对目标列做除法运算：

df_out <- df_II %>%
  # 按year和code合并，给两表的重复列加后缀区分
  left_join(df_I, by = c("year", "code"), suffix = c("_II", "_I")) %>%
  # 计算各列的比值
  mutate(
    `1` = `1_I` / `1_II`,
    `2` = `2_I` / `2_II`,
    `3` = `3_I` / `3_II`,
    `4` = `4_I` / `4_II`,
    totaal = totaal_I / totaal_II
  ) %>%
  # 保留需要的列
  select(year, code, `1`, `2`, `3`, `4`, totaal)

3. 特殊情况处理 #

• 对于df_I中不存在的code（比如示例中的1210），计算后会得到NA，如果需要将这些NA替换为0，可以修改mutate部分：

df_out <- df_II %>%
  left_join(df_I, by = c("year", "code"), suffix = c("_II", "_I")) %>%
  mutate(
    # 批量处理所有目标列，将NA替换为0
    across(c(`1`, `2`, `3`, `4`, totaal), ~ replace_na(.x_I / .x_II, 0))
  ) %>%
  select(year, code, `1`, `2`, `3`, `4`, totaal)

• 如果需要保留分数文本形式（如示例中的1/15806），可以将计算结果转为字符串：

df_out <- df_II %>%
  left_join(df_I, by = c("year", "code"), suffix = c("_II", "_I")) %>%
  mutate(
    `1` = ifelse(is.na(`1_I`), NA, paste0(`1_I`, "/", `1_II`)),
    `2` = ifelse(is.na(`2_I`), NA, paste0(`2_I`, "/", `2_II`)),
    `3` = ifelse(is.na(`3_I`), NA, paste0(`3_I`, "/", `3_II`)),
    `4` = ifelse(is.na(`4_I`), NA, paste0(`4_I`, "/", `4_II`)),
    totaal = ifelse(is.na(totaal_I), NA, paste0(totaal_I, "/", totaal_II))
  ) %>%
  select(year, code, `1`, `2`, `3`, `4`, totaal)

最终示例输出 #

执行分数形式的代码后，df_out的第一行结果如下：

# A tibble: 10 × 7
  year   code `1`      `2`      `3`        `4`      totaal    
  <chr> <dbl> <chr>    <chr>    <chr>      <chr>    <chr>     
1 2006      0 1/15806  0/9681   4/10457    4/7109   11/43053  
...

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Tom