Question

对于某个向量n中的每个值N，我想计算数据框n中每个变量的值超过T的百分比。

考虑以下输入数据框：

T <- data.frame(A=c(0.1,0.2,0.3), B=c(0.3,0.3,0.9),C=c(1,0.5,0))
T
#     A   B   C
# 1 0.1 0.3 1.0
# 2 0.2 0.3 0.5
# 3 0.3 0.9 0.0

我希望输出是一个看起来像这样的矩阵：

        A      B        C
n=0.1  66.6  100     66.6
n=0.2  33.3  100     66.6

我目前的实施不起作用：

 n <- 0.8
 repeat {
       Tlogic <- T > n
       TU <- as.matrix(apply(Tlogic,2,sum))

        q = NULL
        for (i in seq(along=TU[,1]))
            {
              percent <- (TU[i]/nrow(T))*100
              q = c(q, percent)
            }
         n <- n - 0.05;
 print(n);
 if(log(n) < -6) break
 }

Answer 1

基本上，您要求某个向量n中的每个值N计算T每列超过n的值的百分比。< / p>

您可以在R中的一行中实际执行此操作，方法是从写出循环的解决方案转移到使用R中的*apply函数的解决方案：

N <- c(0.1, 0.2)
do.call(rbind, lapply(N, function(n) c(n=n, 100*colMeans(T > n))))
#        n        A   B        C
# [1,] 0.1 66.66667 100 66.66667
# [2,] 0.2 33.33333 100 66.66667

对于n中的每个值N，调用lapply(N, function(n) c(n=n, 100*colMeans(T > n)))计算一个指示n的向量以及{{1}的每列中的值的百分比}超过T。然后n将所有这些组合在一起成为最终的输出矩阵。

在您的情况下，您希望N从0.8到do.call(rbind, ...)形成递减序列（每步0.05）。在这种情况下，您可以使用以下内容获取log(n) < -6向量：

r从重复循环输出创建矩阵

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