-3

次のデータフレームがあります。

df = data.frame(date = c("26/06/2013", "26/06/2013",  "26/06/2013",  "27/06/2013", "27/06/2013", "27/06/2013", "28/06/2013", "28/06/2013",   "28/06/2013"), return = c(".51", ".32", ".34", ".39", "1.1", "3.2", "2.1", "5.3", "2.1"), cap = c("500", "235", "392", "213", "134", "144", "232", "155", "213"), weight = c("0.443655723", "0.20851819", "0.347826087", "0.433808554", "0.272912424", "0.293279022", "0.386666667", "0.258333333", "0.355"))

私は計算したい：

1) 「体重」の最後の列。これは、「キャップ」列の 1 日あたりの重みです。

2) 1 日あたりの「リターン」の加重「キャップ」平均。次の出力を取得したい:

result = data.frame(date = c("26/06/2013", "27/06/2013", "28/06/2013"), cap.weight.mean = c("0.411251109", "1.407881874", "2.926666667"))
4

3 に答える 3

2

plyr 関数を使用した別の可能性:

library(plyr)
# Change factor to numeric
> df[,-1]<-sapply(df[,-1],function(x){as.numeric(as.character(x))})
> ddply(df,.(date),summarize,cap.weight.mean=weighted.mean(return,weight))
        date cap.weight.mean
1 26/06/2013       0.4112511
2 27/06/2013       1.4078819
3 28/06/2013       2.9266667
于 2013-07-13T02:16:32.337 に答える
0

必要に応じて、最初に係数を数値に変更します

df$return=as.numeric(levels(df$return))[df$return]
df$cap=as.numeric(levels(df$cap))[df$cap]
df$weight=as.numeric(levels(df$weight))[df$weight]

質問1）

 library(plyr)
 #pretend weight column were absent in df
 ddply(df[,-ncol(df)],"date",function(x) data.frame(x,weight=x$cap/sum(x$cap)))

質問2）

 library(plyr)
 ddply(df,"date",function(x) data.frame(date=x$date[1],cap.weight.mean=sum(x$cap*x$return)/sum(x$cap)))
于 2013-07-13T02:01:06.897 に答える
0

by!を使用した別のオプションを次に示します。

cryo111が述べたように数値に変換した後。

R> by(df, df$date, FUN = function(x) weighted.mean(x$return, w = x$weight) )
df$date: 26/06/2013
[1] 0.4112511
------------------------------------------------------------ 
df$date: 27/06/2013
[1] 1.407882
------------------------------------------------------------ 
df$date: 28/06/2013
[1] 2.926667

これにより、resultdata.frame に情報が生成されます。それがあなたが探しているものだと思います

を使用した別のソリューションを次に示します。memisc:::aggregate.formula

> library(memisc)
> aggregate(weighted.mean(return, weight) ~ date, data = df)
>        date weighted.mean(return, weight)
1 26/06/2013                     0.4112511
4 27/06/2013                     1.4078819
7 28/06/2013                     2.9266667
于 2013-07-13T02:03:40.703 に答える