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ddplyを使用してデータフレーム変数を集計および要約しています。データフレームのリストをループして新しい変数を作成することに興味があります。

new.data <- ddply(old.data, 
                  c("factor", "factor2"),
                  function(df)
                    c(a11_a10 = CustomFunction(df$a11_a10),
                      a12_a11 = CustomFunction(df$a12_a11),
                      a13_a12 = CustomFunction(df$a13_a12),
                      ...
                      ...
                      ...))

ddplyにループを挿入して、新しいサマリー変数を書き出さないようにする方法はありますか。

for (i in 11:n) {
  paste("a", i, "_a", i - 1) = CustomFunction(..... )
}

これが実際に行われる方法ではないことは知っていますが、私はそれをどのように概念化するかを示したかっただけです。ddplyで呼び出す関数で、またはリストを介してこれを行う方法はありますか？

更新：私は新しいユーザーなので、自分の質問に対する回答を投稿することはできません。

私の答えには、ニックの答えとイスタのコメントからのアイデアが含まれています。

func <- function(old.data, min, max, gap) {
  varrange <- min:max
  usenames <- paste("a", varrange, "_a", varrange - gap, sep="")
  new.data <- ddply(old.data,
                    .(factor, factor2),
                    colwise(CustomFunction, c(usenames)))
}
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@Nickによる優れた回答に基づいて、問題への1つのアプローチを示します。

foo <- function(df){
  names   = paste("a", 11:n, "_a", 10:(n-1), sep = "")
  results = sapply(df[,names], CustomFunction)
}

new.data = ldply(dlply(old.data, c("factor", "factor2")), foo)

tipsのデータセットを使用したアプリケーションの例を次に示しますggplot2。tipとのtotal_bill組み合わせによる平均を計算したいとしsexますsmoker。コードは次のように機能します。

foo = function(df){names = c("tip", "total_bill"); sapply(df[,names], mean)}
new = ldply(dlply(tips, c("sex", "smoker")), foo)

以下に示す出力を生成します

         .id      tip total_bill
1  Female.No 2.773519   18.10519
2 Female.Yes 2.931515   17.97788
3    Male.No 3.113402   19.79124
4   Male.Yes 3.051167   22.28450

これはあなたが探していたものですか？

于 2011-05-03T19:51:32.527 に答える
4

私があなたを正しく理解しているなら、あなたは本質的にddplydata.frameのすべての列にカスタム関数を適用したいと思うでしょう。

良いニュースは、ddplyまさにそれを行う関数があるということです。これは、問題の解決策が1つのライナーに要約されることを意味します。

@Ramnathの優れた例に基づいて構築：

library(ggplot2)
customfunction <- mean
ddply(tips, .(sex, smoker), numcolwise(customfunction))

     sex smoker total_bill      tip     size
1 Female     No   18.10519 2.773519 2.592593
2 Female    Yes   17.97788 2.931515 2.242424
3   Male     No   19.79124 3.113402 2.711340
4   Male    Yes   22.28450 3.051167 2.500000

これが機能する理由はcolwise、ベクトルで機能する関数をdata.frameの列で機能する関数に変換するためです。colwise：numcolwiseには、数値列でのみcatcolwise機能するものと、カテゴリ列で機能するものの2つのバリエーションがあります。詳細については、を参照?colwiseしてください。

編集：

data.frameのすべての列に関数を適用したくない場合があることを感謝します。それでも、この構文は非常に簡単なので、私の一般的なアプローチは、に渡すdata.frameを変更することddplyです。たとえば、次の変更された例のサブセットtipsは、一部の列を除外します。解決策はまだワンライナーです：

ddply(tips[, -2], .(sex, smoker), numcolwise(customfunction))

     sex smoker total_bill     size
1 Female     No   18.10519 2.592593
2 Female    Yes   17.97788 2.242424
3   Male     No   19.79124 2.711340
4   Male    Yes   22.28450 2.500000
于 2011-05-03T21:30:41.250 に答える
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ステップで：

varrange<-11:n
usenames<-paste("a", varrange, "_a", varrange - 1, sep="")
results<-sapply(usenames, function(curname){CustomFunction(df[,curname])})
names(results)<-usenames

これは、あなたの望むことですか？

于 2011-05-03T18:56:16.570 に答える