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假设我们有一个包含 3 列的数据框,代表 3 种不同的情况,每一种都可以是状态 0 或 1。第四列包含一个测量值。
set.seed(123)
df <- data.frame(round(runif(25)),
round(runif(25)),
round(runif(25)),
runif(25))
colnames(df) <- c("V1", "V2", "V3", "x")
head(df)
V1 V2 V3 x
1 0 1 0 0.2201189
2 1 1 0 0.3798165
3 0 1 1 0.6127710
aggregate(df$x, by=list(df$V1, df$V2, df$V3), FUN=mean)
Group.1 Group.2 Group.3 x
1 0 0 0 0.1028646
2 1 0 0 0.5081943
3 0 1 0 0.4828984
4 1 1 0 0.5197925
5 0 0 1 0.4571073
6 1 0 1 0.3219217
7 0 1 1 0.6127710
8 1 1 1 0.6029213
聚合函数计算所有可能组合的平均值。但是,在我的研究中,我还需要知道组合的结果,其中某些列可能具有任何状态。例如,V1==1 & V2==1 的所有观察值的平均值,与 V3 的内容无关。结果应如下所示,星号表示“不关心”:
Group.1 Group.2 Group.3 x
1 * * * 0.1234567 (this is the mean of all rows)
2 0 * * 0.1234567
3 1 * * 0.1234567
4 * 0 * 0.1224567
5 * 1 * 0.1234567
[ all other possible combinations follow, should be total of 27 rows ]
有没有简单的方法可以做到这一点?
最佳答案
这里是ldply
-ddply
方法:
library(plyr)
ldply(list(.(V1,V2,V3),.(V1),.(V2),.()), function(y) ddply(df,y,summarise,x=mean(x)))
V1 V2 V3 x .id
1 0 0 0 0.1028646 <NA>
2 0 0 1 0.4571073 <NA>
3 0 1 0 0.4828984 <NA>
4 0 1 1 0.6127710 <NA>
5 1 0 0 0.5081943 <NA>
6 1 0 1 0.3219217 <NA>
7 1 1 0 0.5197925 <NA>
8 1 1 1 0.6029213 <NA>
9 0 NA NA 0.4436400 <NA>
10 1 NA NA 0.4639997 <NA>
11 NA 0 NA 0.4118793 <NA>
12 NA 1 NA 0.5362985 <NA>
13 NA NA NA 0.4566702 <NA>
本质上,您创建了一个您感兴趣的所有变量组合的列表,并使用 ldply
对其进行迭代并使用 ddply
来执行聚合。 plyr 的神奇之处在于为您将其全部放入一个紧凑的数据框中。剩下的就是删除由总均值 (.()
) 引入的虚假 .id
列并替换 NA
如果需要,用 "*"
分组。
要获得所有组合,您可以使用 combn
和 lapply
生成包含相关组合的列表以插入 ldply
:
all.combs <- unlist(lapply(0:3,combn,x=c("V1","V2","V3"),simplify=FALSE),recursive=FALSE)
ldply(all.combs, function(y) ddply(df,y,summarise,x=mean(x)))
.id x V1 V2 V3
1 <NA> 0.4566702 NA NA NA
2 <NA> 0.4436400 0 NA NA
3 <NA> 0.4639997 1 NA NA
4 <NA> 0.4118793 NA 0 NA
5 <NA> 0.5362985 NA 1 NA
6 <NA> 0.4738541 NA NA 0
7 <NA> 0.4380543 NA NA 1
8 <NA> 0.3862588 0 0 NA
9 <NA> 0.5153666 0 1 NA
10 <NA> 0.4235250 1 0 NA
11 <NA> 0.5530440 1 1 NA
12 <NA> 0.3878900 0 NA 0
13 <NA> 0.4882400 0 NA 1
14 <NA> 0.5120604 1 NA 0
15 <NA> 0.4022073 1 NA 1
16 <NA> 0.4502901 NA 0 0
17 <NA> 0.3820042 NA 0 1
18 <NA> 0.5013455 NA 1 0
19 <NA> 0.6062045 NA 1 1
20 <NA> 0.1028646 0 0 0
21 <NA> 0.4571073 0 0 1
22 <NA> 0.4828984 0 1 0
23 <NA> 0.6127710 0 1 1
24 <NA> 0.5081943 1 0 0
25 <NA> 0.3219217 1 0 1
26 <NA> 0.5197925 1 1 0
27 <NA> 0.6029213 1 1 1
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