Question

我正在尝试计算数据框中的经过时间，其中经过时间的“开始”值取决于数据框中因子列的值。（仅仅是问题，我会将时间值视为数字而不是时间对象 - 我的问题是关于split-apply-combine，而不是时间对象）。我的数据框如下所示：

df <- data.frame(id=gl(2, 3, 5, labels=c("a", "b")), time=1:5)

我想通过从每次减去每个因子水平的最小时间来计算经过的时间（尽管为了这个例子，我只处理数值，而不是时间值）。所以我想将数据框拆分id，从y列中的每个元素中减去最小y值，然后返回转换后的数据框（或数据框）值。我想最终得到类似的东西：

> dfTrans
id  time  elapsed
a      1        0
a      2        1
a      3        2
b      4        0
b      5        1

对plyr来说似乎是一项完美的任务，但我找不到一个简单的解决方案。

我能想到的最好的是

elapsed <- dlply(df, .(id), function(x) x$time - min(x$time))
elapsed_comb <- NA
for(i in 1:length(names(elapsed))) {
  elapsed_comb <- c(elapsed_comb, elapsed[[i]])
}
elapsed_comb <- elapsed_comb[-1]
df$elapsed <- elapsed_comb

这是不优雅的，似乎很脆弱。当然有更好的方法吗？

Answer 1

＆＃39; ave＆＃39;当结果是一个长度与数据帧中行数相同的向量时，你应该首先考虑函数：

 df$elapsed <- ave(df$time, df$id, FUN=function(x) x -min(x) )
 df
  id time elapsed
1  a    1       0
2  a    2       1
3  a    3       2
4  b    4       0
5  b    5       1

Answer 2

这是一个ddply解决方案

ddply(df, .(id), summarize, time = time, elapsed = seq(length(id))-1)

和一个使用rle而不是

df$elapsed <- unlist(sapply(rle(as.numeric(df$id))$lengths, seq))-1

计算经过的“时间”，其中参考时间取决于因子

2 个答案: