X
Team Date Score
A 1-1-2012 80
A 1-2-2012 90
A 1-3-2012 50
A 1-4-2012 40
B 1-1-2012 100
B 1-2-2012 60
B 1-3-2012 30
B 1-4-2012 70
etc
我需要并且可以将此数据框转换为每个团队的一行宽数据框，并将所有观察和日期作为标题：
XX
Team 1-1-2012 1-2-2012 1-3-2012 1-4-2012
A 80 90 50 40
B 100 60 30 70
我需要计算每行的均值和sd，我可以这样做：
XX
Team 1-1-2012 1-2-2012 1-3-2012 1-4-2012 mean sd
A 80 90 50 40 75 20
B 100 60 30 70 55 10
考虑到我在数据帧xx中有数千行。我想对每个单元格进行计算：
如果abs（xx-Mean）＆gt; 3 * SD，创建计数器列名称并递增值。想法是将每个观察值与平均值和sd进行比较，如果给定团队的每个观察结果与此匹配 - abs（xx-Mean）＆gt; 3 * SD，递增计数器。在检查每个单元格之后，我想查看每个团队的每个计数器，并获得具有最高计数器值的前十名高级团队。基本上我试图检测最多的异常值。一旦我获得前十名团队名称，我想在数据框x上绘制他们的时间序列数据。
我希望我不会让它变得比它应该更复杂。不确定，R已经具有对每个单元格进行计算的功能。任何想法如何实现这一点是值得赞赏的？
答案 0 :(得分：6)
我会以长格式保留您的数据，并使用plyr，data.table或任何其他拆分应用合并工具来计算您的统计信息。以下是我使用plyr执行任务的方法：
#Your data
dat <- read.table(text = "Team Date Score
A 1-1-2012 80
A 1-2-2012 90
A 1-3-2012 50
A 1-4-2012 40
B 1-1-2012 100
B 1-2-2012 60
B 1-3-2012 30
B 1-4-2012 70", header = TRUE)
library(plyr)
#Compute mean and sd by team
dat <- ddply(dat, .(Team), transform, mean = mean(Score), sd = sd(Score))
#Your outlier threshold
dat <- transform(dat, outlier = abs(Score - mean) > 3*sd)
#Cumulative sum by team
dat <- ddply(dat, .(Team), transform, cumsumOutlier = cumsum(outlier))
将此作为输出（与您的示例不符，但可能是您的真实数据）：
Team Date Score mean sd outlier cumsumOutlier
1 A 1-1-2012 80 65 23.80476 FALSE 0
2 A 1-2-2012 90 65 23.80476 FALSE 0
3 A 1-3-2012 50 65 23.80476 FALSE 0
4 A 1-4-2012 40 65 23.80476 FALSE 0
5 B 1-1-2012 100 65 28.86751 FALSE 0
6 B 1-2-2012 60 65 28.86751 FALSE 0
7 B 1-3-2012 30 65 28.86751 FALSE 0
8 B 1-4-2012 70 65 28.86751 FALSE 0
答案 1 :(得分：5)
long-format，data.table方法
DT <- read.table( 'clipboard', header = T)
library(data.table)
DT <- as.data.table(DT)
DT[, mean.score := mean(Score), by = Team]
## Team Date Score mean.score
## 1: A 1-1-2012 80 65
## 2: A 1-2-2012 90 65
## 3: A 1-3-2012 50 65
## 4: A 1-4-2012 40 65
## 5: B 1-1-2012 100 65
## 6: B 1-2-2012 60 65
## 7: B 1-3-2012 30 65
## 8: B 1-4-2012 70 65
DT[, sd.score := sd(Score), by = Team]
## Team Date Score mean.score sd.score
## 1: A 1-1-2012 80 65 23.80476
## 2: A 1-2-2012 90 65 23.80476
## 3: A 1-3-2012 50 65 23.80476
## 4: A 1-4-2012 40 65 23.80476
## 5: B 1-1-2012 100 65 28.86751
## 6: B 1-2-2012 60 65 28.86751
## 7: B 1-3-2012 30 65 28.86751
## 8: B 1-4-2012 70 65 28.86751
DT[, outlier := abs(Score-mean.score) > 3 * sd.score, by = Team]
## Team Date Score mean.score sd.score outlier
## 1: A 1-1-2012 80 65 23.80476 FALSE
## 2: A 1-2-2012 90 65 23.80476 FALSE
## 3: A 1-3-2012 50 65 23.80476 FALSE
## 4: A 1-4-2012 40 65 23.80476 FALSE
## 5: B 1-1-2012 100 65 28.86751 FALSE
## 6: B 1-2-2012 60 65 28.86751 FALSE
## 7: B 1-3-2012 30 65 28.86751 FALSE
## 8: B 1-4-2012 70 65 28.86751 FALSE
或者，只需一步
DT[, outlier := abs(Score-mean(Score)) > 3 * sd(Score), by = Team]
添加异常值的数量（逻辑变量的总和将强制为0,1）
DT[, sum.outlier := sum(outlier), by = Team]