r - 使用具有自定义功能的ddply + mutate吗？

Question

我经常使用ddply，但从历史上讲，它是summarize(有时是mutate)，只有基本功能(例如mean()，var1 - var2等)。我在一个数据集中尝试应用自定义，参与程度更高的功能，并开始尝试研究如何用ddply做到这一点。我有一个成功的解决方案，但是我不明白为什么它会像这样，而对于更多的“正常”功能却如此。

相关的

Custom Function not recognized by ddply {plyr}...

How do I pass variables to a custom function in ddply?

r-help: [R] Correct use of ddply with own function(我最终基于此解决方案)

这是一个示例数据集:

library(plyr)
df <- data.frame(id = rep(letters[1:3], each = 3),
                 value = 1:9)

通常，我会像这样使用 ddply:

df_ply_1 <- ddply(df, .(id), mutate, mean = mean(value))

我对此的可视化是 ddply根据 df的组合组合将 id拆分为“小型”数据帧，然后通过对 mean()中存在的列名称调用 df来添加新列。因此，我尝试实现一个功能扩展了这个想法:

# actually, my logical extension of the above was to use:
# ddply(..., mean = function(value) { mean(value) })
df_ply_2 <- ddply(df, .(id), mutate,
                  mean = function(df) { mean(df$value) })

Error: attempt to replicate an object of type 'closure'

关于自定义函数的所有帮助都没有应用 mutate，但是这似乎前后矛盾，或者至少让我讨厌，因为与我实现的解决方案类似:

df_mean <- function(df) {
    temp <- data.frame(mean = rep(mean(df$value), nrow(df)))
    temp
}

df_ply_3 <- df
df_ply_3$mean <- ddply(df, .(id), df_mean)$mean

内联，看来我必须这样做:

df_ply_4 <- df
df_ply_4$mean <- ddply(df, .(id), function(x) {
    temp <- data.frame(mean = rep(mean(x$value), length(x$value)))
    temp})$mean

为什么不能将 mutate与自定义函数一起使用？仅仅是“内置”函数返回 ddply可以处理的某种类，而必须踢出完整的 data.frame然后仅调出我关心的列吗？

感谢您帮助我“获得”它!

@Gregor回答后更新

很棒的答案，我想我明白了。确实，我对 mutate和 summarize的含义感到困惑...认为它们是 ddply的参数，涉及如何处理结果与实际上是函数本身。因此，感谢您的深刻见解。

另外，它确实有助于理解没有 mutate/summarize，我需要返回 data.frame，这就是我必须对返回的 cbind中的列名进行 df的原因。

最后，如果我确实使用 mutate，那么现在可以返回向量结果并获得正确的结果将非常有帮助。因此，我可以做到这一点，在阅读您的回答后，我现在已经明白了:

# I also caught that the code above doesn't do the right thing
# and recycles the single value returned by mean() vs. repeating it like
# I expected. Now that I know it's taking a vector, I know I need to return
# a vector the same length as my mini df
custom_mean <- function(x) {
    rep(mean(x), length(x))
}

df_ply_5 <- ddply(df, .(id), mutate,
              mean = custom_mean(value))

再次感谢您的深入解答!

根据@Gregor的最新评论更新

嗯出于对 rep(mean(x), length(x))结果的观察，我使用了 df_ply_3(我第一次发表这篇文章时，并没有仔细观察它，我只是发现它并没有给我带来错误!):

df_mean <- function(x) {
    data.frame(mean = mean(x$value))
}

df_ply_3 <- df
df_ply_3$mean <- ddply(df, .(id), df_mean)$mean

df_ply_3
  id value mean
1  a     1    2
2  a     2    5
3  a     3    8
4  b     4    2
5  b     5    5
6  b     6    8
7  c     7    2
8  c     8    5
9  c     9    8

因此，我基于3个 id变量重复3次这一事实，认为我的代码实际上是一次意外。因此，实际返回等于 summarize(每个 id值一行)，并被回收。如果我像这样更新我的数据框，则对该理论的测试似乎是正确的:

df <- data.frame(id = c(rep(letters[1:3], each = 3), "d"),
                 value = 1:10)

尝试将 df_ply_3方法与 df_mean()结合使用时出现错误:

Error in `$<-.data.frame`(`*tmp*`, "mean", value = c(2, 5, 8, 10)) : 
  replacement has 4 rows, data has 10

因此，传递给 df_mean的mini df返回 df，其中 mean是 value向量(返回一个值)取平均值的结果。因此，我的输出只是一个包含三个值的 data.frame，每个 id组一个。我在想 mutate方式“记住”它已传递一个小型数据帧，然后重复单个输出以匹配其长度？

无论如何，感谢您对 df_ply_5的评论；的确，如果我删除 rep()位并仅返回 mean(x)，那么效果很好!

Answer 1

你基本上是对的。 ddply确实根据石斑鱼将您的数据分解为微型数据帧，并对每个片段都应用了一个函数。

使用ddply，所有工作都通过数据帧完成，因此.fun参数必须以一个(小型)数据帧作为输入，并返回一个数据帧作为输出。
mutate和summarize是适合此要求的函数(它们获取和返回数据帧)。您可以查看他们的个人帮助页面，也可以在ddply之外的数据框中运行它们，例如

mutate(mtcars, mean.mpg = mean(mpg))
summarize(mtcars, mean.mpg = mean(mpg))

如果您不使用 mutate或 summarize，也就是说，您 仅使用自定义函数，那么您的函数还需要采用一个(小型)数据帧作为参数，并返回一个数据帧。

如果 使用mutate或summarize做，则传递给 ddply的任何其他函数都不会被 ddply使用，它们只会传递给 mutate或 summarize使用。 mutate和 summarize使用的函数作用于数据的列，而不作用于整个data.frame。这就是为什么

ddply(mtcars, "cyl", mutate, mean.mpg = mean(mpg))

请注意，我们没有将 mutate传递给函数。我们不说 ddply(mtcars, "cyl", mutate, mean)。我们必须告诉它要表达什么意思。在 ?mutate中， ...的描述是“给新列定义的命名参数”，与函数无关。 ( mean()与任何“自定义函数”真的不同吗？)

因此，它不适用于匿名函数-或根本不起作用。传递一个表情!您可以预先定义一个自定义函数。

custom_function <- function(x) {mean(x + runif(length(x))}
ddply(mtcars, "cyl", mutate, jittered.mean.mpg = custom_function(mpg))
ddply(mtcars, "cyl", summarize, jittered.mean.mpg = custom_function(mpg))

这很好地扩展了，您可以具有接受多个参数的函数，并且可以为它们提供不同的列作为参数，但是，如果您使用 mutate或 summarize，则必须给其他函数提供参数；您不只是传递函数。

您似乎想要传递 ddply一个已经“知道”平均值的函数。为此，我认为您不需要使用 mutate或 summarize，但是您可以破解自己的版本。对于类似 summarize的行为，返回带有单个值的data.frame，对于类似于 mutate的行为，返回原始data.frame，并在其上加上额外的值 cbind

mean.mpg.mutate = function(df) {
    cbind.data.frame(df, mean.mpg = mean(df$mpg))
}

mean.mpg.summarize = function(df) {
    data.frame(mean.mpg = mean(df$mpg))
}

ddply(mtcars, "cyl", mean.mpg.mutate)
ddply(mtcars, "cyl", mean.mpg.summarize)

tl; dr

Why can't I use mutate with a custom function? Is it just that "built-in" functions return some sort of class that ddply can deal with vs. having to kick out a full data.frame and then call out only the column I care about?

恰恰相反! mutate和 summarize将数据帧作为输入，并踢出数据帧作为返回。但是mutt和总结 就是您要传递给ddply的函数，而不是指其他任何东西。

Mutate和summary是便利功能，您将在 ddply的99％的时间中使用它们。

如果您不使用mutate/summaryize，则您的函数需要获取并返回一个数据帧。

如果您确实使用了mutate/summitize，那么您就不会传递它们的功能，而是传递可以用您的(小型)数据帧求值的表达式。如果是变异的，则返回值应该是要附加到数据的向量(必要时回收)。如果是汇总，则返回值应为单个值。您没有传递像 mean这样的函数；您传递一个表达式，例如 mean(mpg)。

那 dplyr呢？

这是在 dplyr还是一件大事之前写的。 dplyr消除了此过程中的许多困惑，因为它实际上将 ddply的嵌套替换为 mutate或 summarize作为带有顺序函数 group_by后跟 mutate或 summarize的参数的嵌套。我的答案的 dplyr版本是

library(dplyr)
group_by(mtcars, cyl) %>%
    mutate(mean.mpg = mean(mpg))

将新的列创建直接传递给 mutate(或 summarize)后，对于哪个函数执行什么操作就不会感到困惑。