для каждой группы суммируйте средние значения для всех переменных в dataframe (ddply?раскололся?)
https://stackoverflow.com/questions/1407449
italiano
english
français
española
中国
日本の
العربية
Deutsch
한국어
Português
RussianВопрос
Неделю назад я бы сделал это вручную:подмножьте фрейм данных по группам в новые фреймы данных.Для каждого фрейма данных вычислите средства для каждой переменной, затем rbind.очень неуклюжий ...
Теперь я узнал о split и plyr, и я предполагаю, что должен быть более простой способ использования этих инструментов.Пожалуйста, не доказывай, что я неправ.
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))
Я играю с обоими ddply но я не могу произвести то, что я желаю , т. е.таблица, подобная этой, для каждой группы
group a |2007|2009|
________|____|____|
var1 | xx | xx |
var2 | xx | xx |
etc. | etc| ect|
может быть d_ply и некоторые odfweave вывод будет работать на.Входные данные очень ценятся.
p.s.Я замечаю, что data.frame преобразует rnorm в коэффициенты в моем data.frame?как я могу избежать этого - I(rnorm (100) не работает, поэтому я должен преобразовать в цифры, как сделано выше
Решение
Учитывая формат, который вы хотите получить для результата, пакет reshape будет более эффективным, чем 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)
Результат выглядит примерно так
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
Другие советы
Вы можете сделать это с помощью by().Сначала настройте некоторые данные:
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
Использование 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$year), mean)
## longer answer by group and year suppressed
Вам все еще нужно переформатировать это для вашей таблицы, но это дает вам суть вашего ответа в одной строке.
Редактировать: Дальнейшая обработка может быть осуществлена с помощью
R> foo <- by(testdf[,1:3], list(testdf$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"
Вы можете поиграть с dimnames еще немного:
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>
Редактировать: И с помощью этого мы можем создать data.frame для получения результата, не прибегая к внешним пакетам, используя только базовый R:
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>
Редактировать: Я написал следующее, а затем понял, что Тьерри уже написал почти ТОЧНО такой же ответ.Я как-то упустил из виду его ответ.Так что, если вам нравится этот ответ, проголосуйте за него вместо этого.Я продолжаю публиковать, так как потратил время на то, чтобы напечатать это.
Такого рода вещи отнимают у меня гораздо больше времени, чем я хотел бы!Вот решение, использующее изменить форму упаковки автор: Хэдли Уикхэм.Этот пример не подходит именно так то, что вы спросили, потому что все результаты представлены в одной большой таблице, а не в таблице для каждой группы.
Проблема, с которой вы столкнулись с числовыми значениями, отображаемыми в качестве факторов, заключалась в том, что вы использовали cbind, и все попадало в матрицу типа character .Самое классное, что вам не нужен cbind с 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)
и это приводит к следующему:
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
...
Я написал недавняя запись в блоге о том, чтобы сделать что-то подобное с плир.Я должен сделать часть 2 о том, как сделать то же самое с помощью пакета reshape.И plyr, и reshape были написаны Хэдли Уикхемом и являются безумно полезными инструментами.
Это можно было бы сделать с помощью базовой функции R:
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
)
)
)
Объяснения:
- совет:при генерации случайных данных полезно определить количество наблюдений.Таким образом, изменить размер выборки проще,
- первый tapply разделил индекс строки 1:nrow(test_data) по группам,
- затем для каждой группы сопоставьте переменные
- для фиксированной группы и переменной выполните простой возврат среднего значения переменной за год.
В R 2.9.2 результат равен:
$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
$j
var0 var1 var2 var3 var4
2007 -0.7440600 1.6466291 2.020379 3.242770 3.727347
2009 -0.2842126 0.5450029 1.669964 2.747455 4.179531
С моими случайными данными возникла проблема с группой "а" - присутствовали только 2007 случаев.Если год будет фактором (с уровнями 2007 и 2009), то результаты могут выглядеть лучше (у вас будет две строки для каждого года, но, вероятно, будет NA).
Результатом является list, так что вы можете использовать lapply, например.преобразование в таблицу latex, html-таблицу, транспонирование печати на экран и т.д.
Прежде всего, вам не нужно использовать cbind, и именно поэтому все имеет значение.Это работает:
test_data <- data.frame(
var0 = rnorm(100),
var1 = rnorm(100,1),
var2 = rnorm(100,2),
var3 = rnorm(100,3),
var4 = rnorm(100,4),
group = sample(letters[1:10],100,replace=T),
year = sample(c(2007,2009),100, replace=T))
Во-вторых, наилучшей практикой является использование "." вместо "_" в именах переменных. Смотрите руководство по стилю Google (например).
Наконец, вы можете использовать пакет Rigroup;это очень быстро.Объедините функцию igroupMeans() с apply и задайте индекс i=as.factor(paste(test_data$group,test_data$year,sep="")).Я постараюсь привести пример этого позже.
РЕДАКТИРОВАТЬ 9/6/2017
Пакет Rigroup был удален из CRAN.Видишь это
Сначала выполните простую агрегацию, чтобы получить ее обобщение.
df <- aggregate(cbind(var0, var1, var2, var3, var4) ~ year + group, test_data, mean)
Это создает data.frame, подобный этому...
year group var0 var1 var2 var3 var4
1 2007 a 42.25000 0.2031277 2.145394 2.801812 3.571999
2 2009 a 30.50000 1.2033653 1.475158 3.618023 4.127601
3 2007 b 52.60000 1.4564604 2.224850 3.053322 4.339109
...
Это само по себе довольно близко к тому, чего вы хотели.Вы могли бы просто разбить его по группам прямо сейчас.
l <- split(df, df$group)
Хорошо, это не совсем то, но мы можем усовершенствовать результат, если вы действительно хотите.
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
...
В нем нет всего вашего табличного форматирования, но оно организовано точно так, как вы описали, и чертовски близко.Этот последний шаг вы могли бы приукрасить так, как вам нравится.
Это единственный ответ здесь, который соответствует запрашиваемой организации, и это самый быстрый способ сделать это в R.Кстати, я бы не стал утруждать себя выполнением этого последнего шага и просто придерживался самого первого вывода из агрегата...или, может быть, раскол.
