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嗨，我想避免使用循环，所以想使用 plyr 的东西来帮助解决我的问题。

我想创建一个函数，该函数从数据框中获取每个因子的特定选择列的总和。

因此，如果我们有以下示例数据...

df <- data.frame(cbind(x=rnorm(100),y=rnorm(100),z=rnorm(100),f=sample(1:10,100, replace=TRUE))) 
df$f <- as.factor(df$f)

即我想要类似的东西：

foo <- function(df.obj,colname){
     some code
}

其中 thedf.obj将是df上面的变量，而 colname 参数可以是x,y或中的任何一个z。

并且我希望函数的输出/结果具有一列独特因素（在上述情况下为 1:10）以及每个因素的 x 列中的值的总和。

我希望解决方案非常简单，并且可能会使用ddply或summarise以某种方式但无法弄清楚如何做到这一点，以便我可以将列名作为参数。

谢谢

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3 回答 3

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这就是你所追求的吗？

> ddply(df, .(f), colwise(sum))
    f          x           y          z
1   1 -0.4190284  2.61101681  1.2280026
2   2  1.1063977  2.40006922  4.9550079
3   3  0.4498366 -4.00610558  0.9964754
4   4  1.9325488 -2.81241212 -3.1185574
5   5 -4.1077670 -1.01232884 -3.9852388
6   6 -1.0488003 -2.42924689  3.5273636
7   7  2.2999306  0.85930085 -0.6245167
8   8 -4.8105311 -6.81352238 -2.1223436
9   9 -2.8187083  5.03391770  1.6433896
10 10  5.1323666 -0.06192382  1.8978994

编辑：由 TS 提供的正确答案：

foo <- function(df.obj,colname){ddply(df, .(f), colwise(sum))[,c("f",colname)]}
于 2012-08-23T09:27:09.760 回答
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这似乎非常适合data.tableandlapply(.SD,FUN) 和.SDcols论点

  • .SD是一个 data.table，其中包含每个组的 x 数据子集，不包括组列。
  • .SDcols是一个向量，包含您希望应用函数的列的名称 ( FUN)

一个例子

设置data.table

library(data.table)
DT <- as.data.table(df)

x, y,z列的总和f

DT[, lapply(.SD, sum), by = f, .SDcols = c("x", "y", "z")]

##      f       x       y       z
##  1:  4  4.8041  3.9788  1.2519
##  2:  2  1.1255 -0.8147  2.9053
##  3:  3  0.9699 -0.1550 -8.5876
##  4:  9  2.2685 -1.2734  1.0506
##  5:  5 -0.1282 -2.5512  5.0668
##  6: 10 -2.7397  0.5290 -0.3638
##  7:  1  2.9544 -3.1139 -1.3884
##  8:  8 -4.3488  0.6894  1.4195
##  9:  7  2.3152  0.6474  2.7183
## 10:  6 -0.1569  1.0142  0.9156

x和z列的总和f

DT[, lapply(.SD, sum), by = f, .SDcols = c("x", "z")]

##      f       x       z
##  1:  4  4.8041  1.2519
##  2:  2  1.1255  2.9053
##  3:  3  0.9699 -8.5876
##  4:  9  2.2685  1.0506
##  5:  5 -0.1282  5.0668
##  6: 10 -2.7397 -0.3638
##  7:  1  2.9544 -1.3884
##  8:  8 -4.3488  1.4195
##  9:  7  2.3152  2.7183
## 10:  6 -0.1569  0.9156

计算平均值的例子

DT[, lapply(.SD, mean), by = f, .SDcols = c("x", "y", "z")]

##      f        x        y        z
##  1:  4  0.36955  0.30606  0.09630
##  2:  2  0.10232 -0.07407  0.26412
##  3:  3  0.07461 -0.01193 -0.66059
##  4:  9  0.15123 -0.08489  0.07004
##  5:  5 -0.01425 -0.28346  0.56298
##  6: 10 -0.21075  0.04069 -0.02799
##  7:  1  0.29544 -0.31139 -0.13884
##  8:  8 -0.54360  0.08617  0.17744
##  9:  7  0.38586  0.10790  0.45305
## 10:  6 -0.07844  0.50710  0.45782

DT[, lapply(.SD, mean), by = f, .SDcols = c("x", "z")]

##      f        x        z
##  1:  4  0.36955  0.09630
##  2:  2  0.10232  0.26412
##  3:  3  0.07461 -0.66059
##  4:  9  0.15123  0.07004
##  5:  5 -0.01425  0.56298
##  6: 10 -0.21075 -0.02799
##  7:  1  0.29544 -0.13884
##  8:  8 -0.54360  0.17744
##  9:  7  0.38586  0.45305
## 10:  6 -0.07844  0.45782
于 2012-09-10T02:52:02.777 回答
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我没有足够的代表发表评论，所以必须以答案形式提问 - 为什么要避免在 R 中使用循环？

编辑：无论如何使用 plyr 我会使用 count()

于 2012-08-23T08:53:09.467 回答