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我正在尝试使用函数创建新变量，lapply而不是使用循环在数据中正确工作。我曾经使用过 Stata，并且会使用类似于此处讨论的方法来解决此问题。

由于在 R 中以编程方式命名变量非常困难或至少很尴尬（而且您似乎不能使用 索引assign），所以我将命名过程留到lapply. 然后我使用for循环在合并之前进行重命名，然后再次进行合并。有没有更有效的方法来做到这一点？我将如何更换循环？我应该进行某种重塑吗？

#Reproducible data
data <- data.frame("custID" = c(1:10, 1:20),
    "v1" = rep(c("A", "B"), c(10,20)), 
    "v2" = c(30:21, 20:19, 1:3, 20:6), stringsAsFactors = TRUE)

#Function to analyze customer distribution for each category (v1)
pf <- function(cat, df) {

        df <- df[df$v1 == cat,]
        df <- df[order(-df$v2),]

    #Divide the customers into top percents
    nr <- nrow(df)
    p10 <- round(nr * .10, 0)
    cat("Number of people in the Top 10% :", p10, "\n")
    p20 <- round(nr * .20, 0)
    p11_20 <- p20-p10
    cat("Number of people in the 11-20% :", p11_20, "\n")

    #Keep only those customers in the top groups
    df <- df[1:p20,]

    #Create a variable to identify the percent group the customer is in
    top_pct <- integer(length = p10 + p11_20)

    #Identify those in each group
    top_pct[1:p10] <- 10
    top_pct[(p10+1):p20] <- 20

    #Add this variable to the data frame
    df$top_pct <- top_pct

    #Keep only custID and the new variable
    df <- subset(df, select = c(custID, top_pct))

    return(df)

}


##Run the customer distribution function
v1Levels <- levels(data$v1)
res <- lapply(v1Levels, pf, df = data)

#Explore the results
summary(res)

    #      Length Class      Mode
    # [1,] 2      data.frame list
    # [2,] 2      data.frame list

print(res)

    # [[1]]
    #   custID top_pct
    # 1      1      10
    # 2      2      20
    # 
    # [[2]]
    #    custID top_pct
    # 11      1      10
    # 16      6      10
    # 12      2      20
    # 17      7      20



##Merge the two data frames but with top_pct as a different variable for each category

#Change the new variable name
for(i in 1:length(res)) {
    names(res[[i]])[2] <- paste0(v1Levels[i], "_top_pct")
}

#Merge the results
res_m <- res[[1]]
for(i in 2:length(res)) {
    res_m <- merge(res_m, res[[i]], by = "custID", all = TRUE)
}

print(res_m)

    #   custID A_top_pct B_top_pct
    # 1      1        10        10
    # 2      2        20        20
    # 3      6        NA        10
    # 4      7        NA        20
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3 回答 3

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坚持您的 Stata 直觉并使用单个数据集：

require(data.table)
DT <- data.table(data)

DT[,r:=rank(v2)/.N,by=v1]

您可以通过键入来查看结果DT。

v1从这里，您可以根据需要对等级内进行分组r。遵循Stata习语...

DT[,g:={
  x = rep(0,.N)
  x[r>.8] = 20
  x[r>.9] = 10
  x
}]

这就像gen然后两个replace ... if语句。同样，您可以使用DT.

最后，您可以使用子集

DT[g>0]

这使

   custID v1 v2     r  g
1:      1  A 30 1.000 10
2:      2  A 29 0.900 20
3:      1  B 20 0.975 10
4:      2  B 19 0.875 20
5:      6  B 20 0.975 10
6:      7  B 19 0.875 20

这些步骤也可以链接在一起：

DT[,r:=rank(v2)/.N,by=v1][,g:={x = rep(0,.N);x[r>.8] = 20;x[r>.9] = 10;x}][g>0]

（感谢@ExperimenteR :)

要在 OP 中重新排列所需的输出v1，使用 in 列的值，请使用dcast：

dcast(
  DT[,r:=rank(v2)/.N,by=v1][,g:={x = rep(0,.N);x[r>.8] = 20;x[r>.9] = 10;x}][g>0], 
  custID~v1)

目前，dcast需要 Github 提供的最新版本data.table（我认为）。

于 2015-05-01T03:51:37.830 回答
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您不需要该功能pf来实现您想要的功能。尝试dplyr/tidyr组合

library(dplyr)
library(tidyr)
data %>% 
    group_by(v1) %>% 
    arrange(desc(v2))%>%
    mutate(n=n()) %>% 
    filter(row_number() <= round(n * .2)) %>% 
    mutate(top_pct= ifelse(row_number()<=round(n* .1), 10, 20)) %>%
    select(custID, top_pct) %>% 
    spread(v1,  top_pct)
#  custID  A  B
#1      1 10 10
#2      2 20 20
#3      6 NA 10
#4      7 NA 20
于 2015-05-01T03:51:20.787 回答
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在 R 中做这种事情的惯用方法是使用split和的组合lapply。您使用lapply;已经成功了一半。你也只需要使用split。

lapply(split(data, data$v1), function(df) {
    cutoff <- quantile(df$v2, c(0.8, 0.9))
    top_pct <- ifelse(df$v2 > cutoff[2], 10, ifelse(df$v2 > cutoff[1], 20, NA))
    na.omit(data.frame(id=df$custID, top_pct))
})

查找分位数是用 完成的quantile。

于 2015-05-01T04:14:53.453 回答