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我想使用 Hmisc::wtd.quantile 为具有许多重复日期的数据框创建一个新的 df。我按日期分组,使用 summarize()
按日期聚合,并尝试使用 wtd.quantile()
在每个日期(带重量)。这也是一个相当大的数据集。下面是一些示例代码:
# sample data
# grouping_var = dt_time
require(Hmisc)
require(plyr)
require(dplyr)
df <- data.frame(type = sample(letters[1:2], 10e6, replace = TRUE),
score = sample(500:899, 10e6, replace = TRUE),
dt_time = sample(seq(as.Date('2010/01/01'),
as.Date('2018/01/01'),
by="day"), 10e6, replace = TRUE),
weight = sample(1.0:2.0, 10e6, replace = TRUE))
# my attempt:
ptiles <- df %>%
group_by(dt_time) %>%
plyr::ddply(~dt_time, dplyr::summarize,
ptile10 = Hmisc::wtd.quantile(., .$score, weights = .$weight,
probs = .1, na.rm = TRUE),
ptile50 = Hmisc::wtd.quantile(., .$score, weights = .$weight,
probs = .5, na.rm = TRUE),
ptile90 = Hmisc::wtd.quantile(., .$score, weights = .$weight,
probs = .9, na.rm = TRUE))
# desired df,
# where each new variable would be created using the
# wtd.quantile function:
desired_ptiles <- data.frame(dt_time = seq(as.Date('2010/01/01'),
as.Date('2010/01/06'),
by = "day"),
# only 6 because lol 10e6
ptile10 = sample(500:899, 6, replace = TRUE),
ptile50 = sample(500:899, 6, replace = TRUE),
ptile90 = sample(500:899, 6, replace = TRUE))
Error in summarise_impl(.data, dots) :
Evaluation error: 'arg' must be NULL or a character vector.
ptiles <- df %>%
group_by(dt_time) %>%
plyr::ddply(~dt_time, dplyr::summarize,
ptile10 = Hmisc::wtd.quantile(., .$score, weights = .$weight,
probs = .1, na.rm = TRUE),
ptile50 = Hmisc::wtd.quantile(., .$score, weights = .$weight,
probs = .5, na.rm = TRUE),
ptile90 = Hmisc::wtd.quantile(., .$score, weights = .$weight,
probs = .9, na.rm = TRUE))
# error message:
Error in summarise_impl(.data, dots) :
Evaluation error: 'arg' must be NULL or a character vector.
split()
的方法但这似乎很烦人。有没有
data.table
允许的方法
wtd.quantile()
以这种方式概括?
最佳答案
你不需要ddply
使用时 group_by
,因为数据已经被分组分割了。此外,您不需要在 summarize
中定义数据。分组后。
这有效:
ptiles <- df %>%
group_by(dt_time) %>%
summarize(ptile10 = wtd.quantile(score, weights = weight,
probs = .1, na.rm = TRUE),
ptile50 = wtd.quantile(score, weights = weight,
probs = .5, na.rm = TRUE),
ptile90 = wtd.quantile(score, weights = weight,
probs = .9, na.rm = TRUE))
> ptiles
# A tibble: 2,923 x 4
dt_time ptile10 ptile50 ptile90
<date> <dbl> <dbl> <dbl>
1 2010-01-01 539.0 697 859.0
2 2010-01-02 538.0 704 861.7
3 2010-01-03 541.0 706 862.0
4 2010-01-04 541.0 702 859.0
5 2010-01-05 540.0 706 860.0
6 2010-01-06 537.0 695 859.0
7 2010-01-07 539.0 696 859.0
8 2010-01-08 536.0 700 857.0
9 2010-01-09 538.0 694 861.0
10 2010-01-10 538.4 701 859.0
# ... with 2,913 more rows
关于r - 按组汇总 wtd.quantile,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/52418838/
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