Question

我的数据如下：

set <- rep(c(1,2,3,4), each = 15)
h_density <- rep(c(1,3,6), each =5 )
n_density <- rep(c(100,500,1000,5000,10000), times =4 )
counts <- runif(60,900,10000)
data <- data.frame(set,h_density,n_density,counts)
data$set <- as.factor(data$set)
data$n_density <- as.factor(data$n_density)
data$h_density <- as.factor(data$h_density)

在给定集合中，h_densities有1,3,6三个级别，n_densities有五个级别100,500,1000,5000,1000。对于给定的集合和给定的h_density，我想将密度较低的counts的所有可能组合进行划分。因此，我想除以与n_densities 100/500, 100/1000, 100/5000, 100/10000, 500/1000, 500/5000, 500/10000, 1000/5000, 1000/10000, 5000/10000相关的计数。对于输出，我要打印集，h_density，n_densities的打印比例，n_densities的比例计数

例如，前几行的结果应类似于：

 set h_density n_density_ratio count_ratio
  1   1        100/500         <value>          
  1   1        100/1000        <value>    
  1   1        100/5000        <value>    
  1   1        100/10000       <value>      
  1   1        500/1000        <value>      
  1   1        500/5000        <value>     
 ...

如何在R中实现这一目标？

Answer 1

如果您的数据不是太大，那么用inner_join()进行所有组合并按n_density的不等式进行过滤就很好而且简单。

library(dplyr)

data %>% 
  inner_join(data, by = c("set", "h_density"), suffix = c(".l", ".r")) %>% 
  filter(as.numeric(n_density.l) < as.numeric(n_density.r)) %>% 
  mutate(n_density_ratio = paste0(n_density.l , "/", n_density.r))

除以R

1 个答案: