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我有一个数据框，我正在尝试在数据框中创建一个新变量，该变量具有连续变量的分位数var1，用于因子的每个级别strata。

# some data
set.seed(472)
dat <- data.frame(var1 = rnorm(50, 10, 3)^2,
                  strata = factor(sample(LETTERS[1:5], size = 50, replace = TRUE))
                  )

# function to get quantiles
qfun <- function(x, q = 5) {
    quantile <- cut(x, breaks = quantile(x, probs = 0:q/q), 
        include.lowest = TRUE, labels = 1:q)
    quantile
}

我尝试使用两种方法，但都没有产生可用的结果。首先，我尝试使用aggregate应用于qfun每个级别strata：

qdat <- with(dat, aggregate(var1, list(strata), FUN = qfun))

这会按因子级别返回分位数，但很难将输出强制返回到数据框中（例如，使用unlist不会将新变量值与数据框中的正确行对齐）。

第二种方法是分步进行：

tmp1 <- with(dat, split(var1, strata))
tmp2 <- lapply(tmp1, qfun)
tmp3 <- unlist(tmp2)
dat$quintiles <- tmp3

同样，这会正确计算每个因子级别的分位数，但显然，aggregate它们在数据框中的顺序不正确。我们可以通过将分位数“箱”放入数据框中来检查这一点。

# get quantile bins
qfun2 <- function(x, q = 5) {
    quantile <- cut(x, breaks = quantile(x, probs = 0:q/q), 
        include.lowest = TRUE)
    quantile
}

tmp11 <- with(dat, split(var1, strata))
tmp22 <- lapply(tmp11, qfun2)
tmp33 <- unlist(tmp22)
dat$quintiles2 <- tmp33

的许多值var1在 的箱之外quantile2。我觉得我错过了一些简单的东西。任何建议将不胜感激。

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我认为你的问题是你真的不想聚合，而是使用ave, （或data.tableor plyr）

qdat <- transform(dat, qq = ave(var1, strata, FUN = qfun))

#using plyr
library(plyr)

qdat <- ddply(dat, .(strata), mutate, qq = qfun(var1))

#using data.table (my preference)


dat[, qq := qfun(var1), by = strata]

聚合通常意味着返回一个小于原始对象的对象。（在这种情况下，您将获得一个 data.frame，其中每个层x的list元素为 1。

于 2013-03-22T04:15:38.187 回答
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ave在您的dat数据框上使用。您的模拟数据和qfun功能的完整示例：

# some data
set.seed(472)
dat <- data.frame(var1 = rnorm(50, 10, 3)^2,
              strata = factor(sample(LETTERS[1:5], size = 50, replace = TRUE))
              )

# function to get quantiles
qfun <- function(x, q = 5) {
    quantile <- cut(x, breaks = quantile(x, probs = 0:q/q), 
        include.lowest = TRUE, labels = 1:q)
    quantile
}

还有我的补充...

dat$q <- ave(dat$var1,dat$strata,FUN=qfun)
于 2013-03-22T04:18:38.857 回答