我有一个包含八个变量的数据框。我想计算年加权平均损失百分比的平均值。但是,并非我的数据集中每年都存在所有变量。最简单的方法是什么?下面是样本数据集和最终所需输出。
谢谢!
样本数据集
Fruit.Type Year Primary.Wgt Primary.Loss.PCT Retail.Wgt Retail.Loss.PCT Cons.Wgt Cons.Loss.PCT
Oranges.F 1970 16.16 3.0 15.68 11.6 13.86 36.0
Oranges.F 1971 15.73 3.0 15.26 11.6 13.49 36.0
Oranges.F 1972 14.47 3.0 14.04 11.6 12.41 36.0
Oranges.F 1973 14.43 3.0 14.00 11.6 12.38 36.0
Tangerines.F 1971 2.34 5.0 2.22 20.4 1.80 52.0
Tangerines.F 1972 2.06 5.0 1.96 20.4 1.60 52.0
Tangerines.F 1973 2.07 5.0 1.97 20.4 1.60 52.0
Grapefruit.F 1970 8.22 3.0 7.97 12.8 6.90 20.0
Grapefruit.F 1971 8.55 3.0 8.29 12.8 7.20 20.0
Grapefruit.F 1972 8.56 3.0 8.31 12.8 7.20 20.0
Grapefruit.F 1973 8.57 3.0 8.31 12.8 7.20 20.0
所需的输出(excel中的计算结果) 产出(加权平均损失百分比)
Year Primary.Loss.PCT Retail.Loss.PCT Cons.Loss.PCT
1970 3.00 11.82 11.98
1971 3.00 14.95 32.16
1972 3.16 14.66 31.78
1973 3.17 14.68 31.77
Mean 3.08 14.03 26.92
Standard Error 0.048 0.737 4.980
答案 0 :(得分:2)
有很多方法。我希望通过data.table
。
首先将您的数据转换为data.table
:
require(data.table) #tested in data.table 1.9.4
setDT(mydata)
> mydata
Fruit.Type Year Primary.Wgt Primary.Loss.PCT Retail.Wgt Retail.Loss.PCT
1: Oranges.F 1970 16.16 3 15.68 11.6
2: Oranges.F 1971 15.73 3 15.26 11.6
3: Oranges.F 1972 14.47 3 14.04 11.6
4: Oranges.F 1973 14.43 3 14.00 11.6
5: Tangerines.F 1971 2.34 5 2.22 20.4
6: Tangerines.F 1972 2.06 5 1.96 20.4
7: Tangerines.F 1973 2.07 5 1.97 20.4
8: Grapefruit.F 1970 8.22 3 7.97 12.8
9: Grapefruit.F 1971 8.55 3 8.29 12.8
10: Grapefruit.F 1972 8.56 3 8.31 12.8
11: Grapefruit.F 1973 8.57 3 8.31 12.8
Cons.Wgt Cons.Loss.PCT
1: 13.86 36
2: 13.49 36
3: 12.41 36
4: 12.38 36
5: 1.80 52
6: 1.60 52
7: 1.60 52
8: 6.90 20
9: 7.20 20
10: 7.20 20
11: 7.20 20
然后让我们进行基于群组的聚合:
mydata2 <- mydata[,list(
Primary.Loss.PCT=sum(Primary.Wgt*Primary.Loss.PCT)/sum(Primary.Wgt),
Retail.Loss.PCT=sum(Retail.Wgt*Retail.Loss.PCT)/sum(Retail.Wgt),
Cons.Loss.PCT=sum(Cons.Wgt*Cons.Loss.PCT)/sum(Cons.Wgt)),
by=Year]
> mydata2
Year Primary.Loss.PCT Retail.Loss.PCT Cons.Loss.PCT
1: 1970 3.000000 12.00440 30.68208
2: 1971 3.175808 12.74412 32.15829
3: 1972 3.164209 12.71970 31.77558
4: 1973 3.165138 12.72471 31.76959
最后,我们计算均值和se:
> colMeans(mydata2[,-1,with=FALSE])
Primary.Loss.PCT Retail.Loss.PCT Cons.Loss.PCT
3.126289 12.548234 31.596386
> require(plotrix); std.error(mydata2[,-1,with=FALSE])
Primary.Loss.PCT Retail.Loss.PCT Cons.Loss.PCT
0.04217833 0.18135513 0.31804132
我希望我理解你计算的逻辑。但是,最终输出与您的不同。无论如何,您可以调整代码以满足您的需求。