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对于每个组，汇总数据框中所有变量的均值（ddply？split？）

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一周前，我会手动完成此操作：按组分组数据到新数据帧 . 对于每个数据帧计算意味着每个变量，然后是rbind . 非常笨重......

现在我已经了解了 split 和 plyr ，我想必须有一种更简单的方法来使用这些工具 . 请不要证明我错了 .

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))

我正在玩两个 ddply 但是我不能产生我想要的东西 - 即这样的表，对于每个组

group a |2007|2009|
________|____|____|
var1    | xx | xx |
var2    | xx | xx |
etc.    | etc| ect|

也许 d_ply 和一些 odfweave 输出将起作用 . 非常感谢投入 .

附：我注意到data.frame将rnorm转换为data.frame中的因子？我怎么能避免这种情况 - 我（rnorm（100）不起作用所以我必须像上面那样转换成数字

r plyr

6 回答

  • 11

    给定结果所需的格式，重塑包将比plyr更有效 .

    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)

    结果看起来像这样

    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
    回复于
  • 11

    您可以使用 by() 执行此操作 . 首先设置一些数据：

    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

    使用 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

    你仍然需要为你的 table 重新格式化它，但它确实在一行中给你答案的要点 .

    编辑：可以通过进一步处理

    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"

    您可以使用 dimnames 更多：

    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>

    编辑：有了这个，我们可以为结果创建一个 data.frame ，而不需要仅使用基R的外部包：

    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>
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  • 5

    EDIT: 我写了以下内容然后意识到蒂埃里已经写了几乎完全相同的答案 . 我莫名其妙地忽略了他的回答 . 所以，如果你喜欢这个答案，请投反对票 . 因为我花时间打字，所以我要继续发布 .

    这种东西消耗的时间比我希望的多得多！这是使用Hadley Wickham的reshape package的解决方案 . 这个例子没有你提出的问题，因为结果都在一个大表中，而不是每个组的表 .

    你使用数值显示为因素的麻烦是因为你使用了cbind并且所有东西都被撞到了一个类型字符的矩阵中 . 很酷的是你不需要带有data.frame的cbind .

    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)

    这导致以下结果：

    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
...

    我写了blog post recently关于做与plyr类似的事情 . 我应该做一个关于如何使用reshape包做同样事情的第2部分 . plyr和reshape都是由Hadley Wickham编写的，是疯狂有用的工具 .

    回复于
  • 5

    它可以用基本的R函数完成：

    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
        )
    )
)

    说明：

    • 提示：生成随机数据时，可用于定义观察次数 . 更改样本大小更容易，

    • 首先按组拆分行索引1：nrow（test_data），

    • 然后为每个组提供变量

    • 对于固定组和变量做每年变量的简单tapply returnig均值 .

    在R 2.9.2中，结果是：

    $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

    随着我的随机数据，“a”组存在问题 - 仅存在2007个案例 . 如果年份是因素（2007和2009年水平），那么结果可能看起来更好（每年你会有两行，但可能有NA） .

    结果是列表，因此您可以使用lapply来例如 . 转换为乳胶表，html表，在屏幕上进行转置等 .

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  • 3

    首先，你不需要使用cbind，这就是为什么一切都是一个因素 . 这有效：

    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))

    其次，最佳做法是在变量名中使用"."而不是"_" . See the google style guide（例如） .

    最后，您可以使用Rigroup包;它非常快 . 将igroupMeans（）函数与apply结合使用，并设置索引 i=as.factor(paste(test_data$group,test_data$year,sep="")) . 我稍后会尝试包含一个这样的例子 .

    EDIT 6/9/2017

    Rigroup包已从CRAN中删除 . 见this

    回复于
  • 8

    首先做一个简单的聚合来总结它 .

    df <- aggregate(cbind(var0, var1, var2, var3, var4) ~ year + group, test_data, mean)

    这使得像这样的data.frame ......

    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
...

    这本身就非常接近你想要的 . 你现在可以按组拆分它 .

    l <- split(df, df$group)

    好的，所以这不是它，但如果你真的想，我们可以改进输出 .

    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
...

    这没有你所有的表格格式，但它的组织与你描述的完全一致，并且非常接近 . 最后一步你可以很喜欢你喜欢的方式 .

    这是匹配所请求组织的唯一答案，这是在R. BTW中最快的方式 . 我不打算做最后一步，只是坚持聚合的第一个输出...或者也许分裂 .

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