für jede Gruppe Mittel für alle Variablen in Datenrahmen zusammenfassen (ddply? aufgeteilt?)
https://stackoverflow.com/questions/1407449
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Vor einer Woche hätte ich diese manuell getan hat. Für jeden Datenrahmen für jeden Rechen Variablen bedeuten, dann rbind. sehr klobig ...
Jetzt habe ich über split und plyr gelernt, und ich denke, es muss mit diesen Werkzeugen ein einfacherer Weg geben. Bitte beweisen mich nicht falsch.
test_data <- data.frame(cbind(
var0 = rnorm(100),
var1 = rnorm(100,1),
var2 = rnorm(100,2),
var3 = rnorm(100,3),
var4 = rnorm(100,4),
group = sample(letters[1:10],100,replace=T),
year = sample(c(2007,2009),100, replace=T)))
test_data$var1 <- as.numeric(as.character(test_data$var1))
test_data$var2 <- as.numeric(as.character(test_data$var2))
test_data$var3 <- as.numeric(as.character(test_data$var3))
test_data$var4 <- as.numeric(as.character(test_data$var4))
Ich bin liebäugelt mit beiden ddply aber ich kann nicht produzieren, was ich will - das heißt ein wie diese Tabelle, für jede Gruppe
group a |2007|2009|
________|____|____|
var1 | xx | xx |
var2 | xx | xx |
etc. | etc| ect|
vielleicht d_ply und einige odfweave Ausgabe funktionieren würde. Die Eingänge sind sehr geschätzt.
P. S. Ich bemerke, dass data.frame die rnorm Faktoren in meinem data.frame konvertiert? wie kann ich das vermeiden - I (rnorm (100) nicht so habe ich oben
als getan Numerik konvertieren funktioniertLösung
Da das Format Sie für das Ergebnis wollen, wird das reshape Paket effizienter als plyr.
test_data <- data.frame(
var0 = rnorm(100),
var1 = rnorm(100,1),
var2 = rnorm(100,2),
var3 = rnorm(100,3),
var4 = rnorm(100,4),
group = sample(letters[1:10],100,replace=T),
year = sample(c(2007,2009),100, replace=T))
library(reshape)
Molten <- melt(test_data, id.vars = c("group", "year"))
cast(group + variable ~ year, data = Molten, fun = mean)
Das Ergebnis sieht wie folgt aus
group variable 2007 2009
1 a var0 0.003767891 0.340989068
2 a var1 2.009026385 1.162786943
3 a var2 1.861061882 2.676524736
4 a var3 2.998011426 3.311250399
5 a var4 3.979255971 4.165715967
6 b var0 -0.112883844 -0.179762343
7 b var1 1.342447279 1.199554144
8 b var2 2.486088196 1.767431740
9 b var3 3.261451449 2.934903824
10 b var4 3.489147597 3.076779626
11 c var0 0.493591055 -0.113469315
12 c var1 0.157424796 -0.186590644
13 c var2 2.366594176 2.458204041
14 c var3 3.485808031 2.817153628
15 c var4 3.681576886 3.057915666
16 d var0 0.360188789 1.205875725
17 d var1 1.271541181 0.898973536
18 d var2 1.824468264 1.944708165
19 d var3 2.323315162 3.550719308
20 d var4 3.852223640 4.647498956
21 e var0 -0.556751465 0.273865769
22 e var1 1.173899189 0.719520372
23 e var2 1.935402724 2.046313047
24 e var3 3.318669590 2.871462470
25 e var4 4.374478734 4.522511874
26 f var0 -0.258956555 -0.007729091
27 f var1 1.424479454 1.175242755
28 f var2 1.797948551 2.411030282
29 f var3 3.083169793 3.324584667
30 f var4 4.160641429 3.546527820
31 g var0 0.189038036 -0.683028110
32 g var1 0.429915866 0.827761101
33 g var2 1.839982321 1.513104866
34 g var3 3.106414330 2.755975622
35 g var4 4.599340239 3.691478466
36 h var0 0.015557352 -0.707257185
37 h var1 0.933199148 1.037655156
38 h var2 1.927442457 2.521369108
39 h var3 3.246734239 3.703213646
40 h var4 4.242387776 4.407960355
41 i var0 0.885226638 -0.288221276
42 i var1 1.216012653 1.502514588
43 i var2 2.302815441 1.905731471
44 i var3 2.026631277 2.836508446
45 i var4 4.800676814 4.772964668
46 j var0 -0.435661855 0.192703997
47 j var1 0.836814185 0.394505861
48 j var2 1.663523873 2.377640369
49 j var3 3.489536343 3.457597835
50 j var4 4.146020948 4.281599816
Andere Tipps
Sie können dies tun, mit by(). Zunächst einige Daten ein:
R> set.seed(42)
R> testdf <- data.frame(var1=rnorm(100), var2=rnorm(100,2), var3=rnorm(100,3),
group=as.factor(sample(letters[1:10],100,replace=T)),
year=as.factor(sample(c(2007,2009),100,replace=T)))
R> summary(testdf)
var1 var2 var3 group year
Min. :-2.9931 Min. :-0.0247 Min. :0.30 e :15 2007:50
1st Qu.:-0.6167 1st Qu.: 1.4085 1st Qu.:2.29 c :14 2009:50
Median : 0.0898 Median : 1.9307 Median :2.98 f :12
Mean : 0.0325 Mean : 1.9125 Mean :2.99 h :12
3rd Qu.: 0.6616 3rd Qu.: 2.4618 3rd Qu.:3.65 d :11
Max. : 2.2866 Max. : 4.7019 Max. :5.46 b :10
(Other):26
Verwenden by():
R> by(testdf[,1:3], testdf$year, mean)
testdf$year: 2007
var1 var2 var3
0.04681 1.77638 3.00122
---------------------------------------------------------------------
testdf$year: 2009
var1 var2 var3
0.01822 2.04865 2.97805
R> by(testdf[,1:3], list(testdf$group, testdf$year), mean)
## longer answer by group and year suppressed
Sie müssen noch diese für Ihre Tabelle zu formatieren, aber es gibt Ihnen das Wesentliche Ihrer Antwort in einer Zeile.
Edit: Die Weiterverarbeitung kann über
werden mussteR> foo <- by(testdf[,1:3], list(testdf$group, testdf$year), mean)
R> do.call(rbind, foo)
var1 var2 var3
[1,] 0.62352 0.2549 3.157
[2,] 0.08867 1.8313 3.607
[3,] -0.69093 2.5431 3.094
[4,] 0.02792 2.8068 3.181
[5,] -0.26423 1.3269 2.781
[6,] 0.07119 1.9453 3.284
[7,] -0.10438 2.1181 3.783
[8,] 0.21147 1.6345 2.470
[9,] 1.17986 1.6518 2.362
[10,] -0.42708 1.5683 3.144
[11,] -0.82681 1.9528 2.740
[12,] -0.27191 1.8333 3.090
[13,] 0.15854 2.2830 2.949
[14,] 0.16438 2.2455 3.100
[15,] 0.07489 2.1798 2.451
[16,] -0.03479 1.6800 3.099
[17,] 0.48082 1.8883 2.569
[18,] 0.32381 2.4015 3.332
[19,] -0.47319 1.5016 2.903
[20,] 0.11743 2.2645 3.452
R> do.call(rbind, dimnames(foo))
[,1] [,2] [,3] [,4] [,5] [,6] [,7] [,8] [,9] [,10]
[1,] "a" "b" "c" "d" "e" "f" "g" "h" "i" "j"
[2,] "2007" "2009" "2007" "2009" "2007" "2009" "2007" "2009" "2007" "2009"
Sie können mit dem dimnames spielen einige mehr:
R> expand.grid(dimnames(foo))
Var1 Var2
1 a 2007
2 b 2007
3 c 2007
4 d 2007
5 e 2007
6 f 2007
7 g 2007
8 h 2007
9 i 2007
10 j 2007
11 a 2009
12 b 2009
13 c 2009
14 d 2009
15 e 2009
16 f 2009
17 g 2009
18 h 2009
19 i 2009
20 j 2009
R>
Edit: Und damit wir ohne Rückgriff auf externe Pakete mit nur Basis R eine data.frame für das Ergebnis erstellen:
R> data.frame(cbind(expand.grid(dimnames(foo)), do.call(rbind, foo)))
Var1 Var2 var1 var2 var3
1 a 2007 0.62352 0.2549 3.157
2 b 2007 0.08867 1.8313 3.607
3 c 2007 -0.69093 2.5431 3.094
4 d 2007 0.02792 2.8068 3.181
5 e 2007 -0.26423 1.3269 2.781
6 f 2007 0.07119 1.9453 3.284
7 g 2007 -0.10438 2.1181 3.783
8 h 2007 0.21147 1.6345 2.470
9 i 2007 1.17986 1.6518 2.362
10 j 2007 -0.42708 1.5683 3.144
11 a 2009 -0.82681 1.9528 2.740
12 b 2009 -0.27191 1.8333 3.090
13 c 2009 0.15854 2.2830 2.949
14 d 2009 0.16438 2.2455 3.100
15 e 2009 0.07489 2.1798 2.451
16 f 2009 -0.03479 1.6800 3.099
17 g 2009 0.48082 1.8883 2.569
18 h 2009 0.32381 2.4015 3.332
19 i 2009 -0.47319 1.5016 2.903
20 j 2009 0.11743 2.2645 3.452
R>
EDIT: Ich schrieb folgende und dann realisiert, dass Thierry bereits geschrieben hatte fast genau die gleiche Antwort. Ich übersehen irgendwie seine Antwort. Also, wenn Sie diese Antwort mögen, stimmen seine Stelle auf. Ich gehe weiter und veröffentlichen, da ich die Zeit verbrachte der Eingabe auf.
Diese Art von Sachen verbraucht viel mehr von meiner Zeit, als ich wünschte, es tut! Hier ist eine Lösung, die die Paket von Hadley Wickham neu zu gestalten. Dieses Beispiel nicht tun genau , was Sie gefragt, weil die Ergebnisse alle in einer großen Tisch sind, nicht eine Tabelle für jede Gruppe.
Die Mühe, die Sie mit den numerischen Werten zeigt sich wurden als Faktoren war, weil man cbind verwendet haben und alles war immer in eine Matrix vom Typ Charakter knallte. Die coole Sache ist, brauchen Sie nicht cbind mit data.frame.
test_data <- data.frame(
var0 = rnorm(100),
var1 = rnorm(100,1),
var2 = rnorm(100,2),
var3 = rnorm(100,3),
var4 = rnorm(100,4),
group = sample(letters[1:10],100,replace=T),
year = sample(c(2007,2009),100, replace=T))
library(reshape)
molten_data <- melt(test_data, id=c("group", "year")))
cast(molten_data, group + variable ~ year, mean)
und dies führt zu dem folgenden:
group variable 2007 2009
1 a var0 -0.92040686 -0.154746420
2 a var1 1.06603832 0.559765035
3 a var2 2.34476321 2.206521587
4 a var3 3.01652065 3.256580166
5 a var4 3.75256699 3.907777127
6 b var0 -0.53207427 -0.149144766
7 b var1 0.75677714 0.879387608
8 b var2 2.41739521 1.224854891
9 b var3 2.63877431 2.436837719
10 b var4 3.69640598 4.439047363
...
Ich schrieb eine Blog-Post vor kurzem über etwas ähnliches mit plyr . Ich soll einen Teil 2 tun, wie die gleiche Sache mit dem reshape Paket zu tun. Sowohl plyr und reshape wurden von Hadley Wickham geschrieben und sind verrückt nützliche Werkzeuge.
Es könnte mit einfacher R-Funktion durchgeführt werden:
n <- 100
test_data <- data.frame(
var0 = rnorm(n),
var1 = rnorm(n,1),
var2 = rnorm(n,2),
var3 = rnorm(n,3),
var4 = rnorm(n,4),
group = sample(letters[1:10],n,replace=TRUE),
year = sample(c(2007,2009),n, replace=TRUE)
)
tapply(
seq_len(nrow(test_data)),
test_data$group,
function(ind) sapply(
c("var0","var1","var2","var3","var4"),
function(x_name) tapply(
test_data[[x_name]][ind],
test_data$year[ind],
mean
)
)
)
Erläuterungen:
- Spitze: wenn Zufallsdaten zu erzeugen ist nützlich Anzahl von Beobachtungen zu definieren. Stichprobengröße zu ändern ist einfacher auf diese Weise,
- ersten Tapply Split Zeilenindex 1: nRow (test_data) durch Gruppen,
- dann für jede Gruppe sapply über Variablen
- für feste Gruppe und variable tun einfach tapply returnig Mittelwert der Variablen pro Jahr.
R 2.9.2 Ergebnis:
$a
var0.2007 var1.2007 var2.2007 var3.2007 var4.2007
-0.3123034 0.8759787 1.9832617 2.7063034 4.1322758
$b
var0 var1 var2 var3 var4
2007 0.81366885 0.4189896 2.331256 3.073276 4.164639
2009 -0.08916257 1.5442126 3.008014 3.215019 4.398279
$c
var0 var1 var2 var3 var4
2007 0.4232098 1.3657369 1.386627 2.808511 3.878809
2009 0.3245751 0.6672073 1.797886 1.752568 3.632318
$d
var0 var1 var2 var3 var4
2007 -0.1335138 0.5925237 2.303543 3.293281 3.234386
2009 0.9547751 2.2111581 2.678878 2.845234 3.300512
$e
var0 var1 var2 var3 var4
2007 -0.5958653 1.3535658 1.886918 3.036121 4.120889
2009 0.1372080 0.7215648 2.298064 3.186617 3.551147
$f
var0 var1 var2 var3 var4
2007 -0.3401813 0.7883120 1.949329 2.811438 4.194481
2009 0.3012627 0.2702647 3.332480 3.480494 2.963951
$g
var0 var1 var2 var3 var4
2007 1.225245 -0.3289711 0.7599302 2.903581 4.200023
2009 0.273858 0.2445733 1.7690299 2.620026 4.182050
$h
var0 var1 var2 var3 var4
2007 -1.0126650 1.554403 2.220979 3.713874 3.924151
2009 -0.6187407 1.504297 1.321930 2.796882 4.179695
$i
var0 var1 var2 var3 var4
2007 0.01697314 1.318965 1.794635 2.709925 2.899440
2009 -0.75790995 1.033483 2.363052 2.422679 3.863526
$j
var0 var1 var2 var3 var4
2007 -0.7440600 1.6466291 2.020379 3.242770 3.727347
2009 -0.2842126 0.5450029 1.669964 2.747455 4.179531
Mit meinen Zufallsdatum gibt es Problem mit „einer“ Gruppe - nur 2007 Fälle waren anwesend. Wenn Jahr Faktor sein wird (mit Stufen 2007 und 2009), dann können die Ergebnisse besser aussehen (Sie werden für jedes Jahr zwei Reihen, aber es wahrscheinlich NA).
Das Ergebnis ist die Liste, so dass Sie lapply zu zB verwenden können. konvertieren zu Latex-Tabelle, HTML-Tabelle, Druck auf dem Bildschirm transponiert, etc.
Zunächst einmal müssen Sie nicht cbind verwenden, und das ist, warum alles, was ein Faktor ist. Dies funktioniert:
test_data <- data.frame(
var0 = rnorm(100),
var1 = rnorm(100,1),
var2 = rnorm(100,2),
var3 = rnorm(100,3),
var4 = rnorm(100,4),
group = sample(letters[1:10],100,replace=T),
year = sample(c(2007,2009),100, replace=T))
Zweitens ist die beste Praxis verwenden „“ anstelle von „_“ in Variablennamen. finden Sie in den Google-Style-Guide (zum Beispiel).
Schließlich können Sie das RIGroup Paket verwenden; es ist sehr schnell. Kombinieren Sie die igroupMeans () Funktion mit anwenden, und stellen Sie den Index i=as.factor(paste(test_data$group,test_data$year,sep="")). Ich werde versuchen, ein Beispiel dafür später zu schließen.
EDIT 2017.06.09
RIGroup Paket wurde von CRAN entfernt. Siehe diese
Zunächst ein einfaches Aggregat tun, um es zusammengefasst.
df <- aggregate(cbind(var0, var1, var2, var3, var4) ~ year + group, test_data, mean)
Das macht einen data.frame so ...
year group var0 var1 var2 var3 var4
1 2007 a 42.25000 0.2031277 2.145394 2.801812 3.571999
2 2009 a 30.50000 1.2033653 1.475158 3.618023 4.127601
3 2007 b 52.60000 1.4564604 2.224850 3.053322 4.339109
...
Das an sich ist ziemlich nahe, was man wollte. Man könnte es gerade jetzt von der Gruppe brechen.
l <- split(df, df$group)
OK, das ist also nicht ganz, aber wir können die Ausgabe verfeinern, wenn Sie wirklich wollen.
lapply(l, function(x) {d <- t(x[,3:7]); colnames(d) <- x[,2]; d})
$a
2007 2009
var0 42.2500000 30.500000
var1 0.2031277 1.203365
var2 2.1453939 1.475158
...
Das muss nicht alle Tabellenformatierung, aber es ist genau organisiert, wie Sie beschreiben, und ist verdammt nah. Dieser letzte Schritt, den Sie könnte ziemlich hoch, wie Sie möchten.
Dies ist die einzige Antwort, dass hier die gewünschte Organisation übereinstimmt, und es ist der schnellste Weg, um es in R. BTW zu tun, ich würde nicht die Mühe, dass letzten Schritt zu tun und nur Stick mit der ersten Ausgabe aus dem Aggregate .. . oder vielleicht die Spaltung.
