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我正在尝试在我的 data.frame ( df) 上创建一个带有 Weibull 密度值的新列。

考虑到这个df中的组，我需要为分位数向量（w）分配密度。
子集由变量“plot”分隔。

每个图都有特定的 Weibull 参数，密度应该来自这些参数。
参数存储在df_2.

可重现的例子：

set.seed(25)

w = rweibull(1200,10,28)
plot = data.frame(c(rep.int(1,300),rep.int(2,300),rep.int(3,300),rep.int(4,300)))
   names(plot)[1] = c("plot")

df = cbind(plot,w)

df_2=data.frame(cbind(c(1,2,3,4),c(28,27,26,25),c(9,9.5,8,7)))
   names(df_2)[1:3] = c("plot","scale","shape")

我试图从 hadley's answer here改编代码，但没有成功。 

library(plyr)
weibull_density <- ddply(df, "plot", function(x) {
  data.frame(
    density = dweibull(df$w, scale=df_2$scale, shape=df_2$shape)
  )
})

nrow(weibull_density)
[1] 4800

它返回一个包含 4800 行的 data.frame（我期待 1200 行）。

我还查看了?ddply帮助页面中提供的示例，但无法弄清楚如何使其适应这种情况。

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2 回答 2

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我认为这可能是最简单的？

> df3=merge(df, df_2)
> res=mapply(dweibull, x=df3$w, shape=df3$shape, scale=df3$scale)

> head(res)
[1] 0.11900795 0.09575625 0.09021534 0.04742028 0.08339647 0.01091331

> length(res)
[1] 1200

也许？？？

于 2013-12-10T20:42:33.850 回答
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您获得 4 个值，因为df_2有 4 行。您需要告诉R使用，例如，第一行df_2的w值plot == 1。

以下代码产生预期的输出：

weibull_density <- transform(df, 
  density = as.vector(sapply(unique(plot), function(x) 
    dweibull(w[plot %in% x], scale = df_2$scale[x], shape = df_2$shape[x]))))
于 2013-12-10T20:49:22.003 回答