对从Python到R的不同类别转换求和进行求和

Question

我有一组包含类别值的向量，让我们调用它们，C1，C2，......我有一个名为Fr的频率向量。所有载体长度相同。我想将Fr中的频率值除以取决于类别的总和。在使用numpy的Python中，这非常简单。

# Find unique categories
unqC1 = np.unique(C1)
unqC2 = np.unique(C2)
# For each unique category in C1 and C2 sum frequencies and normalize 
for uC1 in unqC1:
    for uC2 in unqC2:
        mask = (uC1 == C1) & (uC2 == C2)
        nrmFactor = np.sum(Fr[mask])
        Fr[mask] /= nrmFactor

我怎样才能在R中这样做？为简单起见，我可以说我在R中有一个表X，列X $ Fr，X $ C1和X $ C2。

Answer 1

我不完全确定，但看看这是否实现了目标：

X$nrmFactor <- ave(X$Fr, X$C1, X$C2, FUN=function(x) sum(x)/length(x))

ave函数计算第二个参数定义的类别中每个案例的值以及FUN之前的任何其他参数。这个实现将给你一个平均值。由于ave的默认函数是mean，即（ave）rage，你可以省略FUN参数。