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我试图通过在 data.frame 上使用聚合来避免耗时的 for 循环。但我需要其中一列的值进入最终计算。

dat <- data.frame(key = c('a', 'b', 'a','b'), 
rate = c(0.5,0.4,1,0.6), 
v1 = c(4,0,3,1), 
v2 = c(2,0,9,4))

>dat
  key rate v1 v2
1   a  0.5  4  2
2   b  0.4  0  0
3   a  1.0  3  9
4   b  0.6  1  4

aggregate(dat[,-1], list(key=dat$key),  
    function(x, y=dat$rate){
        rates <- as.numeric(y)
        values <- as.numeric(x)
        return(sum(values*rates)/sum(rates))
    })

注意：该函数只是一个示例！
这个实现的问题是它y=dat$rate给出了所有 4 个 dat 速率，而我想要的只是 2 个聚合速率！关于我如何做到这一点的任何建议？谢谢！

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2 回答 2

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data.table这是我使用“ ”包设法实现的目标：

DT <- data.table(dat, key = "key")
DT[, list(v1 = sum(rate * v1)/sum(rate), v2 = sum(rate * v2)/sum(rate)), by = "key"]
#    key       v1       v2
# 1:   a 3.333333 6.666667
# 2:   b 0.600000 2.400000

好的。所以这很容易写出两个变量，但是当我们有更多的列时呢。lapply(.SD,...)与您的功能结合使用：

首先，一些数据：

set.seed(1)
dat <- data.frame(key = rep(c("a", "b"), times = 10),
                  rate = runif(20, min = 0, max = 1),
                  v1 = sample(10, 20, replace = TRUE),
                  v2 = sample(20, 20, replace = TRUE),
                  v3 = sample(30, 20, replace = TRUE),
                  x1 = sample(5, 20, replace = TRUE),
                  x2 = sample(6:10, 20, replace = TRUE),
                  x3 = sample(11:15, 20, replace = TRUE))
library(data.table)
datDT <- data.table(dat, key = "key")
datDT
#     key       rate v1 v2 v3 x1 x2 x3
#  1:   a 0.26550866 10 17 28  3  9 15
#  2:   a 0.57285336  7 16 14  2  7 13
#  3:   a 0.20168193  3 11 20  4  9 14
#  4:   a 0.94467527  1  1 15  4  6 13
#  5:   a 0.62911404  9 15  3  2 10 12
#  6:   a 0.20597457  5 10 11  2 10 13
#  7:   a 0.68702285  5  9 11  4  7 11
#  8:   a 0.76984142  9  2 15  4  6 15
#  9:   a 0.71761851  8  7 26  3  9 13
# 10:   a 0.38003518  8 14 24  5  8 15
# 11:   b 0.37212390  3 13  9  4  7 13
# 12:   b 0.90820779  2 12 10  2 10 11
# 13:   b 0.89838968  4 16  8  2  7 13
# 14:   b 0.66079779  4 10 23  1  8 12
# 15:   b 0.06178627  4 14 27  1  8 13
# 16:   b 0.17655675  6 18 26  1  9 11
# 17:   b 0.38410372  2  5 11  5  8 14
# 18:   b 0.49769924  7  2 27  4  6 13
# 19:   b 0.99190609  2 11 12  3  6 13
# 20:   b 0.77744522  5  9 29  4  9 13

二、聚合：

datDT[, lapply(.SD, function(x, y = rate) sum(y * x)/sum(y)), by = "key"]
#    key      rate       v1        v2       v3       x1       x2       x3
# 1:   a 0.6501303 6.335976  8.634691 15.75915 3.363832 7.658762 13.19152
# 2:   b 0.7375793 3.595585 10.749705 16.26582 2.792390 7.741787 12.57301

如果您有一个非常大的数据集，您可能想要进行data.table一般探索。

对于它的价值，我在基础 R 中也取得了成功，但我不确定这会有多有效，特别是因为转置等等。

t(sapply(split(dat, dat[1]), 
         function(x, y = 3:ncol(dat)) {
           V1 <- vector()
           for (i in 1:length(y)) {
             V1[i] <- sum(x[2] * x[y[i]])/sum(x[2])
           }
           V1
         }))
#       [,1]      [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]
# a 6.335976  8.634691 15.75915 3.363832 7.658762 13.19152
# b 3.595585 10.749705 16.26582 2.792390 7.741787 12.57301
于 2012-10-26T05:36:33.990 回答
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一种解决方案是ddply从plyr包中使用：

res = ddply(dat, .(key), summarise, result = sum(v1 * rate) / sum(rate))
> res
  key   result
1   a 3.333333
2   b 0.600000

如果您想将此应用于所有v列，我建议您首先稍微更改您的数据结构：

dat = melt(dat, id.vars = c("key", "rate"))
> dat
  key rate variable value
1   a  0.5       v1     4
2   b  0.4       v1     0
3   a  1.0       v1     3
4   b  0.6       v1     1
5   a  0.5       v2     2
6   b  0.4       v2     0
7   a  1.0       v2     9
8   b  0.6       v2     4

然后ddply再次使用：

res = ddply(dat, .(key, variable), summarise, result = sum(value * rate) / sum(rate))
> res
  key variable   result
1   a       v1 3.333333
2   a       v2 6.666667
3   b       v1 0.600000
4   b       v2 2.400000

...或者您是否需要标准的 R 解决方案，您可以使用by：

res = by(dat, list(dat$key), function(x) sum(x$v1 * x$rate) / sum(x$rate))
> res
: a
[1] 3.333333
------------------------------------------------------------ 
: b
[1] 0.6
于 2012-10-25T10:07:34.903 回答