Question

我recently遇到了以下分组操作：对于每个组，值在-0.5和0.5之间分配均匀分布的数字，如果该组只有一个元素，则为其分配值0.例如，如果我有以下观察组：

g <- c("A", "A", "B", "B", "A", "C")

然后我希望分配值：

outcome <- c(-0.5, 0, -0.5, 0.5, 0.5, 0)

A组中的三个观察值分别为-0.5,0和0.5（按顺序），B组中的两个观察值分别为-0.5和0.5（按顺序），C组中的一个观察值为赋值0.

通常，当我对一个向量执行分组操作以获取另一个向量时，我使用ave函数，格式为ave(data.vector, group.vector, FUN=function.to.apply.to.each.groups.data.vector.subset)。但是，在此操作中，我需要知道的是组中的成员数，因此没有data.vector。结果，我最终只是编造了一个我在调用ave时忽略的数据向量：

ave(rep(NA, length(g)), g, FUN=function(x) {
  if (length(x) == 1) {
    return(0)
  } else {
    return(seq(-0.5, 0.5, length=length(x)))
  }
})
# [1] -0.5  0.0 -0.5  0.5  0.5  0.0

虽然这给了我正确的答案，但显然需要编制一个我忽略的数据向量是非常不满意的。当所有重要的是组中元素的数量时，是否有更好的方法按组分配值？

Answer 1

从评论来看，似乎不存在ave的版本仅仅使用组和使用每个组中的元素数量调用的函数。我想这并不特别令人惊讶，因为它是一个非常专业的操作。

如果我经常这样做，我可以使用所需的属性滚动我自己的ave版本作为ave的薄包装：

ave.len <- function(..., FUN) {
  l <- list(...)
  do.call("ave", c(list(x=rep(NA, length(l[[1]]))), l, FUN=function(x) FUN(length(x))))
}

# Original operation, using @akrun's 1-line command for sequences
g <- c("A", "A", "B", "B", "A", "C")
ave.len(g, FUN=function(n) seq(-0.5, 0.5, length=n)* (n!=1)+0L)
# [1] -0.5  0.0 -0.5  0.5  0.5  0.0

# Group of size n has the n^th letter in the alphabet
ave.len(g, FUN=function(n) rep(letters[n], n))
# [1] "c" "c" "b" "b" "c" "a"

# Multiple groups via the ... argument (here everything's in own group)
ave.len(g, 1:6, FUN=function(n) rep(letters[n], n))
# [1] "a" "a" "a" "a" "a" "a"

当所有重要的是组成员的数量时，按组分配值

1 个答案: