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我有这样的功能:

remove_outliers<-function(x){
qnt<- quantile(x,probs=0.99)
y<- x
y[x>qnt]<- NA
y}

目的是去除位于数据前 1% 的异常值(用 NA 替换它们的值)。如何在因子变量的各个级别上应用此函数?

例如,

具有 A 组和 B 组的原始数据集:

group share
A     100
A     50
A     30
A     10
...   ...
B     100
B     90
B     80
B     60
...   ...

最终应该是这样的:

group share
A     NA
A     50
A     30
A     10
...   ...
B     NA
B     90
B     80
B     60
...   ...

我已经尝试过,tapply,sapply,但是这些都改变了数据集输出的结构。

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看一下? ave,它正是您正在寻找的:

remove_outliers<-function(x){
  qnt<- quantile( x,probs=0.99 )
  x[ x>qnt ]<- NA
  return(x)
}

# assuming your data.frame is called mdf
mdf$fixed <- ave( mdf$share, mdf$group, FUN = remove_outliers )

mdf
  group share fixed
1     A   100    NA
2     A    50    50
3     A    30    30
4     A    10    10
5     B   100    NA
6     B    90    90
7     B    80    80
8     B    60    60
于 2013-06-18T18:30:23.507 回答