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次のようなデータ フレームがあるとします。

v2 <- c(4.5, 2.5, 3.5, 5.5, 7.5, 6.5, 2.5, 1.5, 3.5) 
v1 <- c(2.2, 3.2, 1.2, 4.2, 2.2, 3.2, 2.2, 1.2, 5.2) 
lvl <- c("a","a","a","b","b","b","c","c","c") 
d <- data.frame(v1,v2,lvl) 

> d
   v1  v2 lvl
1 2.2 4.5   a
2 3.2 2.5   a
3 1.2 3.5   a
4 4.2 5.5   b
5 2.2 7.5   b
6 3.2 6.5   b
7 2.2 2.5   c
8 1.2 1.5   c
9 5.2 3.5   c

の各レベル内でd$lvl、値が中央値の行を抽出したいと考えていますd$v1(最も単純なケースでは、各レベルにd$lvl3 つの行があります)。だから私は取得したい:

   v1  v2 l 
1 2.2 4.5 a 
6 3.2 6.5 b 
7 2.2 2.5 c
4

4 に答える 4

1

行数が奇数のグループの場合、これは機能します。行数が偶数のグループの扱い方を考える必要があります。たとえば、中央値をいずれかの方向に丸めることができます。 を参照してください?round。

library(plyr)
d2 <- ddply(.data = d, .variables = .(lvl), function(x)
  x[which(x$v1 == median(x$v1)), ])

#    v1  v2 lvl
# 1 2.2 4.5   a
# 2 3.2 6.5   b
# 3 2.2 2.5   c
于 2013-09-17T08:56:07.570 に答える
0

奇数と偶数の行で機能するアプローチを提示したいと思います。

## example data
v2 <- c(4.5, 2.5, 3.5, 5.5, 7.5, 6.5, 2.5, 1.5, 3.5, 1, 1, 1, 1) 
v1 <- c(2.2, 3.2, 1.2, 4.2, 2.2, 3.2, 2.2, 1.2, 5.2, 1.5, 2.5, 3.5, 4.5) 
lvl <- c("a","a","a","b","b","b","c","c","c", "d", "d", "d", "d")
d <- data.frame(v1,v2,lvl)

## define own median index function
medIdx <- function(x) {
  n <- length(x)
  ## even: p == n/2
  ## odd:  p == (n+1)/2
  p <- ceiling(n/2)
  return(which(x == sort(x, partial=p)[p])[1])
}

## run blockwise (blocks defined by d$lvl) and bind results
do.call(rbind, by(d, INDICES=d$lvl, FUN=function(x){ return(x[medIdx(x$v1), ]) }))

#   v1  v2 lvl
#a 2.2 4.5   a
#b 3.2 6.5   b
#c 2.2 2.5   c
#d 2.5 1.0   d
于 2013-09-17T09:55:25.887 に答える
0

まず、関数 ddply で v1 の中央値を lvl で計算します (小数点以下 1 桁で四捨五入)。

(install.packages("plyr")
 df <- ddply(d, .(lvl), summarize, v1 = round(median(v1),1))

次に、元の df (d) を計算されたもの (df) とマージします。マージは、元のデータ (d) で lvl と v1 が同じである場所を比較し、それらの行のみを取得します。

 df1 <- merge(df, d, by = c("lvl","v1"))

View(df1)
  lvl  v1  v2
1   a 2.2 4.5
2   b 3.2 6.5
3   c 2.2 2.5
于 2013-09-17T09:01:40.163 に答える