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我在 R 中构建函数（或巧妙地使用某些函数）时遇到了一些麻烦。我有一个这样的数据集：

df<- data.frame( id <-sample(1:10,100, replace = T),
price <-runif(20)*100,
q = sample(1:100,100, replace = T))
colnames(df)<-c("id","price","quantity")

现在我需要计算每个 ID 的平均价格。所以我可以像这样通过每个不同的 id 来做到这一点：

sum(((df$p[df$id == "1" ])*(df$q[df$id == "1" ])/(sum(df$q[df$id == "1" ]))))

但是如何让它遍历 df$id 的所有可能值并将其打印为矩阵/df，其中还包含总和旁边的 ID？我有大约 6000 个不同的 ID 和大约 180000 个 obs。所以如果也可以快速完成它会很好吗？

以不同的方式分解它，假设这是我的数据：

id price quantity
1   10    2
1   20    1
1   50    5
2   5     5
2   3     6 
2   10    4

所以这里 ID = 1 的解决方案是：( 10 * 2 + 20*1 +50 * 5 ) / (2+1+5) = 36.25这给了我价格 pr。ID = 1 的所有单位的单位。

更新，使用set.seed(1234)和这个数据生成：

set.seed(1234)
df<- data.frame( id <-sample(1:10,100, replace = T),
price <-runif(20)*100,
q = sample(1:100,100, replace = T))
colnames(df)<-c("id","price","quantity")

结果应如下所示：

id avg.price.per.unit
1 33,71
2 29,84
3 44,53
4 36,27
5 69,63
6 35,99
7 45,26
8 58,32
9 33,36
10 9,67

四舍五入可能有点偏。

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2 回答 2

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您可以在所有唯一 ID 上应用该函数：

avgPrices <- sapply(unique(df$id), function(i) {
  sum(((df$p[df$id == i ])*(df$q[df$id == i ])/(sum(df$q[df$id == i ]))))
})
result <- cbind(unique(df$id), avgPrices)
colnames(result) <- c("id", "avg.price")

或者更简单地使用plyr包：

library(plyr)
ddply(df, .(id), summarize, avg.price=sum(price/quantity))

或者，您可以采取一种SQL方法：

library(sqldf)
sqldf("SELECT id, sum(price/quantity) AS 'avg.price' FROM df GROUP BY id")
于 2013-09-17T07:00:48.847 回答
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尝试ddply从plyr库中使用。[编辑] 现在海报已经（最终）为我们定义了他/她想要的精确计算，解决方案很简单。

set.seed(1234)
df<- data.frame( id <-sample(1:10,100, replace = T),
price <-runif(20)*100,
q = sample(1:100,100, replace = T))
colnames(df)<-c("id","price","quantity")

library(plyr)

df2 <- ddply(df, .(id), summarise,
             price.x.quantity = sum(price*quantity),
             sum.q = sum(quantity))
df2$avg <- with(df2, price.x.quantity/sum.q)
df2

这给出了这个：

> df2
   id price.x.quantity sum.q       avg
1   1        17668.111   524 33.717769
2   2        18559.773   622 29.838863
3   3        35222.731   791 44.529369
4   4        28433.181   784 36.266813
5   5        10304.568   148 69.625462
6   6        31534.830   876 35.998665
7   7        29513.494   652 45.266095
8   8        25542.908   438 58.317141
9   9        22216.174   666 33.357619
10 10         2263.581   234  9.673423
>
于 2013-09-17T06:56:02.640 回答