나는 dataframe이 df세 가지 범주 변수 cat1, cat2, cat3연속하는 2 개 개의 변수를 con1, con2. 나는 기능의 목록을 계산하고 싶은 sd, mean열 목록 con1, con2열 목록의 다른 조합을 기반으로 cat1, cat2, cat3. 모든 다른 조합을 명시 적으로 부분 화했습니다.
# Random generation of values for categorical data
set.seed(33)
df <- data.frame(cat1 = sample( LETTERS[1:2], 100, replace=TRUE ),
cat2 = sample( LETTERS[3:5], 100, replace=TRUE ),
cat3 = sample( LETTERS[2:4], 100, replace=TRUE ),
con1 = runif(100,0,100),
con2 = runif(100,23,45))
# Introducing null values
df$con1[c(23,53,92)] <- NA
df$con2[c(33,46)] <- NA
results <- data.frame()
funs <- list(sd=sd, mean=mean)
# calculation of mean and sd on total observations
sapply(funs, function(x) sapply(df[,c(4,5)], x, na.rm=T))
# calculation of mean and sd on different levels of cat1
sapply(funs, function(x) sapply(df[df$cat1=='A',c(4,5)], x, na.rm=T))
sapply(funs, function(x) sapply(df[df$cat1=='B',c(4,5)], x, na.rm=T))
# calculation of mean and sd on different levels of cat1 and cat2
sapply(funs, function(x) sapply(df[df$cat1=='A' & df$cat2=='C' ,c(4,5)], x, na.rm=T))
.
.
.
sapply(funs, function(x) sapply(df[df$cat1=='B' & df$cat2=='E' ,c(4,5)], x, na.rm=T))
# Similarly for the combinations of three cat variables cat1, cat2, cat3
다른 조합을 기반으로 열 목록에 대한 함수 목록을 동적으로 계산하는 함수를 작성하고 싶습니다. 몇 가지 제안을 해주세요. 감사 !
편집 : 나는 이미 사용하여 몇 가지 현명한 제안을 받았습니다 dplyr. apply추가 요구 사항에서 패밀리 기능 (데이터 프레임)을 사용하는 데 도움 이 될 것이므로 누군가가 가족 기능을 사용하여 제안을 제공하면 좋을 것 입니다.
이것은 간단한 단선 기본 솔루션입니다.
> do.call(cbind, lapply(funs, function(x) aggregate(cbind(con1, con2) ~ cat1 + cat2 + cat3, data = df, FUN = x, na.rm = TRUE)))
sd.cat1 sd.cat2 sd.cat3 sd.con1 sd.con2 mean.cat1 mean.cat2 mean.cat3 mean.con1 mean.con2
1 A C B NA NA A C B 25.52641 37.40603
2 B C B 32.67192 6.966547 B C B 46.70387 34.85437
3 A D B 31.05224 6.530313 A D B 37.91553 37.13142
4 B D B 23.80335 6.001468 B D B 59.75107 30.29681
5 A E B 22.79285 1.526472 A E B 38.54742 25.23007
6 B E B 32.92139 2.621067 B E B 51.56253 29.52367
7 A C C 26.98661 5.710335 A C C 36.32045 36.42465
8 B C C 20.22217 8.117184 B C C 60.60036 34.98460
9 A D C 33.39273 7.367412 A D C 40.77786 35.03747
10 B D C 12.95351 8.829061 B D C 49.77160 33.21836
11 A E C 33.73433 4.689548 A E C 55.53135 32.38279
12 B E C 25.38637 9.172137 B E C 46.69063 31.56733
13 A C D 36.12545 6.323929 A C D 48.34187 32.36789
14 B C D 30.01992 7.130869 B C D 53.87571 33.12760
15 A D D 15.94151 11.756115 A D D 35.89909 31.76871
16 B D D 10.89030 6.829829 B D D 22.86577 32.53725
17 A E D 24.88410 6.108631 A E D 47.32549 35.22782
18 B E D 12.73711 8.151424 B E D 33.95569 36.70167
이 기사는 인터넷에서 수집됩니다. 재 인쇄 할 때 출처를 알려주십시오.
침해가 발생한 경우 연락 주시기 바랍니다[email protected] 삭제
몇 마디 만하겠습니다