我有一个数据框,我正在尝试在数据框中创建一个新变量,该变量具有一个连续变量var1的分位数,适用于每个因子strata的水平。

# some data
set.seed(472)
dat <- data.frame(var1 = rnorm(50, 10, 3)^2,
                  strata = factor(sample(LETTERS[1:5], size = 50, replace = TRUE))
                  )

# function to get quantiles
qfun <- function(x, q = 5) {
    quantile <- cut(x, breaks = quantile(x, probs = 0:q/q),
        include.lowest = TRUE, labels = 1:q)
    quantile
}


我尝试使用两种方法,两种方法均未产生可用的结果。首先,我尝试使用aggregateqfun应用于strata的每个级别:

qdat <- with(dat, aggregate(var1, list(strata), FUN = qfun))


这会按因子级别返回分位数,但是输出很难强制返回到数据帧中(例如,使用unlist不会将新变量值与数据帧中的正确行对齐)。

第二种方法是分步骤进行:

tmp1 <- with(dat, split(var1, strata))
tmp2 <- lapply(tmp1, qfun)
tmp3 <- unlist(tmp2)
dat$quintiles <- tmp3


同样,这可以正确计算每个因子水平的分位数,但是显然,与aggregate一样,它们在数据帧中的顺序不正确。我们可以通过将分位数“ bin”放入数据帧中来进行检查。

# get quantile bins
qfun2 <- function(x, q = 5) {
    quantile <- cut(x, breaks = quantile(x, probs = 0:q/q),
        include.lowest = TRUE)
    quantile
}

tmp11 <- with(dat, split(var1, strata))
tmp22 <- lapply(tmp11, qfun2)
tmp33 <- unlist(tmp22)
dat$quintiles2 <- tmp33


var1的许多值都在quantile2的bin之外。我觉得我缺少一些简单的东西。任何建议将不胜感激。

最佳答案

我认为您的问题是您确实不想汇总,但是使用ave(或data.tableplyr

qdat <- transform(dat, qq = ave(var1, strata, FUN = qfun))

#using plyr
library(plyr)

qdat <- ddply(dat, .(strata), mutate, qq = qfun(var1))

#using data.table (my preference)


dat[, qq := qfun(var1), by = strata]


聚集通常意味着返回一个小于原始对象的对象。 (在这种情况下,您得到一个data.frame,其中每个层的x是1个元素的list

关于r - R中按因子水平划分的分位数,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/15561976/

10-12 20:40