将聚合对象绑定到原始数​​据帧

时间:2013-02-11 15:07:01

标签: r aggregate

我有一个聚合的data.frame,它只是由plyr的ddply完成的。现在的目标是编写一个将聚合对象自动绑定到原始数​​据的函数。问题是,可能有多个聚合变量。

以下是仅包含一个聚合变量的示例:

这里是我的数据框:

  M O
1 1 6 
2 2 7 
3 2 4 
4 1 6 

然后使用ddply我得到“O”的聚合:

TEST <- ddply(.data = DF,
              .variables = c("M"),
              .fun = summarise,
              NEW = sum(O))

结果如下:

  M NEW
1 1  12
2 2  11

我现在要做的是编写一个函数,使我能够将变量“New”绑定到原始data.frame。

在循环中,它适用于:

for(i in 1:nrow(TEST)) {
  DF$New[DF$M == TEST$M[i]] <- TEST$NEW[i]
  } 

  M O New
1 1 6  12 
2 2 7  11 
3 2 4  11 
4 1 6  12 

现在我想将它转换为一个函数,即使只有一个聚合变量,也可以提供等效的输出。

2 个答案:

答案 0 :(得分:5)

您可以在基准R中使用avewithin,并按如下方式添加多个列。假设您的data.frame被称为“mydf”:

within(mydf, {
  P <- ave(O, M, FUN = sum)
  Q <- ave(O, M, FUN = mean)
})
#   M O   Q  P
# 1 1 6 6.0 12
# 2 2 7 5.5 11
# 3 2 4 5.5 11
# 4 1 6 6.0 12

当然,更好的是data.table包:

library(data.table)
DT <- data.table(mydf)
DT[, `:=`(SUM = sum(O), MEAN = mean(O)), by = "M"]
DT
   M O SUM MEAN
1: 1 6  12  6.0
2: 2 7  11  5.5
3: 2 4  11  5.5
4: 1 6  12  6.0

答案 1 :(得分:4)

就像我在评论中说的那样:

ddply(.data = DF,
      .variables = c("M"),
      .fun = transform,
       NEW = sum(O))
  M O NEW
1 1 6  12
2 1 6  12
3 2 7  11
4 2 4  11