- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在尝试一些我认为在 R 中相当简单的东西,但给我带来了比我讨价还价更多的麻烦。我想使用 R 来根据多个标准定义法术,同时忽略缺失的数据。然后,目标是使用 aggregate
命令计算不同时期的工资均值。我怀疑 TraMineR
包中提供的工具可用于完成此操作,但我很难弄清楚如何操作。
例如,给定以下数据:
Caseid Year Unemployed EmployerID occID indID Wage
1 1999 0 1 1 1 5.00
1 2000 NA NA NA NA NA
1 2001 NA NA NA NA NA
1 2002 0 1 1 2 6.00
2 1999 0 1 1 1 4.00
2 2000 0 1 1 1 5.00
2 2001 0 1 1 1 6.00
2 2002 1 1 1 1 6.00
3 1999 0 1 1 1 4.00
3 2000 0 3 1 1 5.00
3 2001 0 1 4 1 5.00
3 2002 NA NA NA NA NA
4 1999 0 1 1 1 5.00
4 2000 0 1 1 1 5.00
4 2001 0 1 1 1 7.00
4 2002 0 1 1 1 7.00
我想编写代码,根据就业状况、雇主、职业或行业的变化来定义法术。此外,我想忽略缺失值。鉴于此,正确的代码应该为“Spell”返回以下向量:
Caseid Year Unemployed EmployerID occID indID Wage Spell
1 1999 0 1 1 1 5.00 1
1 2000 NA NA NA NA NA 1
1 2001 NA NA NA NA NA 1
1 2002 0 1 1 2 6.00 2
2 1999 0 1 1 1 4.00 1
2 2000 0 1 1 1 5.00 1
2 2001 0 1 1 1 6.00 1
2 2002 1 1 1 1 6.00 2
3 1999 0 1 1 1 4.00 1
3 2000 0 3 1 1 5.00 2
3 2001 0 1 4 1 5.00 3
3 2002 NA NA NA NA NA 3
4 1999 0 1 1 1 5.00 1
4 2000 0 1 1 1 5.00 1
4 2001 0 1 1 1 7.00 1
4 2002 0 1 1 1 7.00 1
最终,我想使用拼写向量来平均个人拼写中的工资。返回以下内容:
Caseid Year Unemployed EmployerID occID indID Wage Spell avgWage
1 1999 0 1 1 1 5.00 1 5.00
1 2000 NA NA NA NA NA 1 5.00
1 2001 NA NA NA NA NA 1 5.00
1 2002 0 1 1 2 6.00 2 6.00
2 1999 0 1 1 1 4.00 1 5.00
2 2000 0 1 1 1 5.00 1 5.00
2 2001 0 1 1 1 6.00 1 5.00
2 2002 1 1 1 1 6.00 2 6.00
3 1999 0 1 1 1 4.00 1 4.00
3 2000 0 3 1 1 5.00 2 5.00
3 2001 0 1 4 1 5.00 3 5.00
3 2002 NA NA NA NA NA 3 5.00
4 1999 0 1 1 1 5.00 1 6.00
4 2000 0 1 1 1 5.00 1 6.00
4 2001 0 1 1 1 7.00 1 6.00
4 2002 0 1 1 1 7.00 1 6.00
这里是调试的数据。需要注意的是,newemp(newemployer)变量与我提供的示例不同,如果值为 1,它应该只开始一个新法术。因此 newemp=1 的一系列 4 年不应该代表一个法术,而是四个不同的法术:
df <- as.data.frame(structure(list(caseid = c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L,
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L,
2L, 2L, 2L, 2L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L,
3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L,
4L, 4L, 4L, 4L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L,
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 5L), year = c(1979L,
1980L, 1981L, 1982L, 1983L, 1984L, 1985L, 1986L, 1987L, 1988L,
1989L, 1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1996L, 1998L, 2000L,
2002L, 2004L, 2006L, 2008L, 2010L, 1979L, 1980L, 1981L, 1982L,
1983L, 1984L, 1985L, 1986L, 1987L, 1988L, 1989L, 1990L, 1991L,
1992L, 1993L, 1994L, 1996L, 1998L, 2000L, 2002L, 2004L, 2006L,
2008L, 2010L, 1979L, 1980L, 1981L, 1982L, 1983L, 1984L, 1985L,
1986L, 1987L, 1988L, 1989L, 1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L,
1996L, 1998L, 2000L, 2002L, 2004L, 2006L, 2008L, 2010L, 1979L,
1980L, 1981L, 1982L, 1983L, 1984L, 1985L, 1986L, 1987L, 1988L,
1989L, 1990L, 1991L, 1992L, 1993L, 1994L, 1996L, 1998L, 2000L,
2002L, 2004L, 2006L, 2008L, 2010L, 1979L, 1980L, 1981L, 1982L,
1983L, 1984L, 1985L, 1986L, 1987L, 1988L, 1989L, 1990L, 1991L,
1992L, 1993L, 1994L, 1996L, 1998L, 2000L, 2002L, 2004L, 2006L,
2008L, 2010L), unemp = c(0, NA, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0,
0, NA, 0, NA, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0,
0, NA, NA, NA, NA, 1, NA, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 1, NA, 0,
0, NA, 1, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, 0, 1, 0, 0, NA, 0,
NA, 0, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA),
newemp = c(NA, NA, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, NA, NA, NA, NA, NA, 0,
1, 1, 1, NA, 1, NA, 0, NA, NA, NA, NA, NA, 1, 0, 0, 1, 0,
1, NA, NA, 0, 0, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 1, 0, 0, 1, NA, 0, 0, NA, 1, 0, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, 0, 0, 1, 1, 1, NA, 1, NA, 1, 0, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), stocc = c(335, NA, 337,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 337, 337, 337, 337, 337, 23, 386,
23, 23, 337, 389, 23, 337, 23, 337, NA, NA, NA, NA, NA, 276,
276, 276, NA, 383, 376, NA, 383, NA, NA, 383, NA, 447, 468,
155, 468, 373, 188, 243, NA, NA, 243, 22, 277, NA, 22, 469,
NA, NA, NA, NA, 274, NA, NA, NA, 313, 313, 313, 313, 313,
NA, 313, 313, NA, 313, 178, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 329,
329, 329, 355, 223, 223, NA, 178, NA, 178, 178, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA), stind = c(711, NA,
711, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 172, 172, 172, 172, 172,
172, 172, 172, 172, 172, 172, 172, 172, 172, 172, NA, NA,
NA, NA, NA, 641, 641, 641, NA, 700, 700, NA, 700, NA, NA,
700, NA, 840, 770, 842, 862, 172, 623, 682, NA, NA, 682,
172, 671, NA, 791, 791, NA, NA, NA, NA, 591, NA, NA, NA,
841, 841, 841, 841, 841, NA, 712, 841, NA, 841, 841, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, 850, 850, 850, 932, 850, 841, NA, 841,
NA, 841, 841, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA), lwage = c(2.14335489273071, NA, 2.0160756111145,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.30358457565308, 2.34806489944458,
2.36942100524902, 2.41516351699829, 2.38407301902771, 2.23588967323303,
2.60783195495605, 2.58224511146545, 2.68043231964111, 2.70430994033813,
2.76339650154114, 2.76763892173767, 2.72537922859192, 2.83617949485779,
2.88961029052734, NA, NA, NA, NA, NA, 2.28949975967407, 2.15297079086304,
NA, NA, 2.25023865699768, 2.20731782913208, NA, 2.15908432006836,
NA, NA, 2.17475175857544, NA, 0.0605304837226868, 0.940007209777832,
2.2104697227478, 2.22159194946289, 0.130852773785591, 0.725372314453125,
2.02960777282715, NA, NA, 2.09433007240295, 2.38683438301086,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1.89671993255615, NA, NA,
NA, 2.63665437698364, 2.7040421962738, 2.79728126525879,
2.72129535675049, 3.03042364120483, NA, 3.02664947509766,
2.7957558631897, NA, 2.86539578437805, 2.20382499694824,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, 2.08691358566284, 2.03152418136597,
2.10608339309692, 2.17702174186707, 2.16355276107788, 3.65519332885742,
NA, 3.80884671211243, NA, 3.37032580375671, 3.52329707145691,
NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA))))
最佳答案
远不如@BrodieG 的data.table
解决方案优雅(这让我相信我真的必须熟悉data.table
!),但由于我已经对其进行了编码,所以我不妨在这里提供它。
d <- read.table(text='Caseid Year Unemployed EmployerID occID indID Wage
1 1999 0 1 1 1 5.00
1 2000 NA NA NA NA NA
1 2001 NA NA NA NA NA
1 2002 0 1 1 2 6.00
2 1999 0 1 1 1 4.00
2 2000 0 1 1 1 5.00
2 2001 0 1 1 1 6.00
2 2002 1 1 1 1 6.00
3 1999 0 1 1 1 4.00
3 2000 0 3 1 1 5.00
3 2001 0 1 4 1 5.00
3 2002 NA NA NA NA NA
4 1999 0 1 1 1 5.00
4 2000 0 1 1 1 5.00
4 2001 0 1 1 1 7.00
4 2002 0 1 1 1 7.00', header=TRUE)
d <- merge(unsplit(
lapply(split(na.omit(d), na.omit(d)$Caseid), function(x) {
cbind(x, Spell=cumsum(!duplicated(x[, 3:6])))
}),
na.omit(d)$Caseid), d, all=TRUE)
d <- merge(d, aggregate(list(avgWage=d$Wage),
list(Caseid=d$Caseid, Spell=d$Spell),
mean, na.rm=TRUE),
all.x=TRUE)
d[order(d$Caseid, d$Year), ]
但请注意,这会为 Wage
和 avgWage
返回 NA
,其中行包含 NA
。
关于r - 定义基于多个标准的法术 WITH/Missing Data,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/21442861/
我正在从 Stata 迁移到 R(plm 包),以便进行面板模型计量经济学。在 Stata 中,面板模型(例如随机效应)通常报告组内、组间和整体 R 平方。 I have found plm 随机效应
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改进这个问题?将问题更新为 on-topic对于堆栈溢出。 6年前关闭。 Improve this qu
我想要求用户输入整数值列表。用户可以输入单个值或一组多个值,如 1 2 3(spcae 或逗号分隔)然后使用输入的数据进行进一步计算。 我正在使用下面的代码 EXP <- as.integer(rea
当 R 使用分类变量执行回归时,它实际上是虚拟编码。也就是说,省略了一个级别作为基础或引用,并且回归公式包括所有其他级别的虚拟变量。但是,R 选择了哪一个作为引用,以及我如何影响这个选择? 具有四个级
这个问题基本上是我之前问过的问题的延伸:How to only print (adjusted) R-squared of regression model? 我想建立一个线性回归模型来预测具有 15
我在一台安装了多个软件包的 Linux 计算机上安装了 R。现在我正在另一台 Linux 计算机上设置 R。从他们的存储库安装 R 很容易,但我将不得不使用 安装许多包 install.package
我正在阅读 Hadley 的高级 R 编程,当它讨论字符的内存大小时,它说: R has a global string pool. This means that each unique strin
我们可以将 Shiny 代码写在两个单独的文件中,"ui.R"和 "server.R" , 或者我们可以将两个模块写入一个文件 "app.R"并调用函数shinyApp() 这两种方法中的任何一种在性
我正在使用 R 通过 RGP 包进行遗传编程。环境创造了解决问题的功能。我想将这些函数保存在它们自己的 .R 源文件中。我这辈子都想不通怎么办。我尝试过的一种方法是: bf_str = print(b
假设我创建了一个函数“function.r”,在编辑该函数后我必须通过 source('function.r') 重新加载到我的全局环境中。无论如何,每次我进行编辑时,我是否可以避免将其重新加载到我的
例如,test.R 是一个单行文件: $ cat test.R # print('Hello, world!') 我们可以通过Rscript test.R 或R CMD BATCH test.R 来
我知道我可以使用 Rmd 来构建包插图,但想知道是否可以更具体地使用 R Notebooks 来制作包插图。如果是这样,我需要将 R Notebooks 编写为包小插图有什么不同吗?我正在使用最新版本
我正在考虑使用 R 包的共享库进行 R 的站点安装。 多台计算机将访问该库,以便每个人共享相同的设置。 问题是我注意到有时您无法更新包,因为另一个 R 实例正在锁定库。我不能要求每个人都关闭它的 R
我知道如何从命令行启动 R 并执行表达式(例如, R -e 'print("hello")' )或从文件中获取输入(例如, R -f filename.r )。但是,在这两种情况下,R 都会运行文件中
我正在尝试使我当前的项目可重现,因此我正在创建一个主文档(最终是一个 .rmd 文件),用于调用和执行其他几个文档。这样我自己和其他调查员只需要打开和运行一个文件。 当前设置分为三层:主文件、2 个读
关闭。这个问题不符合Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改进这个问题?将问题更新为 on-topic对于堆栈溢出。 5年前关闭。 Improve this qu
我的 R 包中有以下描述文件 Package: blah Title: What the Package Does (one line, title case) Version: 0.0.0.9000
有没有办法更有效地编写以下语句?accel 是一个数据框。 accel[[2]]<- accel[[2]]-weighted.mean(accel[[2]]) accel[[3]]<- accel[[
例如,在尝试安装 R 包时 curl作为 usethis 的依赖项: * installing *source* package ‘curl’ ... ** package ‘curl’ succes
我想将一些软件作为一个包共享,但我的一些脚本似乎并不能很自然地作为函数运行。例如,考虑以下代码块,其中“raw.df”是一个包含离散和连续类型变量的数据框。函数“count.unique”和“squa
我是一名优秀的程序员,十分优秀!