Question

我是巴西经济学的学生。我有一组房地产数据，社区，房屋类型（公寓，房屋，土地），收集日期（每月），价格，我们需要将它们分组如下：

每个社区类型的区域，以及每个时期的平均价格，如下所示：

neighborhoods
...
    types,
    ...
        Sample dates prices
        ...
            List of real estate
            ...

通过这种安排，我们需要检查分析过氧化物的价格演变。

好吧，tapply功能自动完成！但是，我的主管说我需要删除样本的异常值并在子组中应用某些过滤器。为此，我将一个公式应用于每个结束组，因为对于邻域或类型，结果将是不同的。

代码：

   bairro <- c("B_FLORESTA", "B_PINHEIRAO", "B_PINHEIRAO", "B_PINHEIRINHO", 
                  "B_LUTHER KING", "B_LUTHER KING", "B_VILA NOVA", "B_VILA NOVA", 
                  "B_NOVA PETROPOLIS", "B_VILA NOVA", "B_INTERIOR", "B_ALVORADA", 
                  "B_SADIA", "B_SADIA", "B_SADIA", "B_SADIA", "B_SADIA", "B_SADIA", 
                  "B_SADIA", "B_JUPTER", "B_JUPTER", "B_FLORESTA", "B_ITALIA", 
                  "B_ITALIA", "B_ITALIA", "B_ITALIA")

      tipo <-   c("CASA", "CASA", "COMERCIAIS", "CASA", "CASA", "COMERCIAIS", 
                  "APARTAMENTO", "APARTAMENTO", "APARTAMENTO", "APARTAMENTO", 
                  "SITIO", "APARTAMENTO", "CASA", "CASA", "CASA", "CASA", 
                  "TERRENO", "TERRENO", "CASA", "CASA", "CASA", "CASA", 
                  "CASA", "CASA", "CASA", "CASA")

      valor <-  c(1167, 2500, 1125, 2286, 400, 400, 1500, 1500, 300, 1500, 555, 
                  973, 2500, 2556, 2500, 2556, 600, 850, 2338, 1857, 1857, 2000, 
                  2000, 2063, 2000, 2063)

      data <-   c("2015_07", "2015_07", "2015_07", "2015_07", "2015_07", "2015_07", 
                  "2015_07", "2015_07", "2015_08", "2015_08", "2015_08", "2015_08", 
                  "2015_08", "2015_08", "2015_08", "2015_08", "2015_08", "2015_08", 
                  "2015_09", "2015_09", "2015_09", "2015_09", "2015_09", "2015_09", 
                  "2015_09", "2015_09")

      dados <- data.frame(bairro, tipo, valor, data)

加载它，我使用sum（）函数对过滤器使用tapply（）命令。

tapply(dados$valor, list(dados$tipo, dados$data, dados$bairro), sum)

输出是这样的：

...
, , B_SADIA

        2015_07 2015_08 2015_09
APARTAMENTO      NA      NA      NA
CASA             NA   10112    2338
COMERCIAIS       NA      NA      NA
SITIO            NA      NA      NA
TERRENO          NA    1450      NA

, , B_VILA NOVA

        2015_07 2015_08 2015_09
APARTAMENTO    3000    1500      NA
CASA             NA      NA      NA
COMERCIAIS       NA      NA      NA
SITIO            NA      NA      NA
TERRENO          NA      NA      NA

输出正是我所需要的，但是，不使用sum（）函数，而是使用下面的工具获得与上面相同的输出：

    homo <- function (a){
        a <- a[order(a$valor),]
        n <- nrow(a)
        # sobra <- rep(NA, n -1)
          for(i in 1:n){
            a$sobra[i] = round(((a$valor[i+1] / a$valor[i])*100)-100, dig = 2)
          }
        a <- subset (a, a$sobra < 50)
        return (a)
      }

homo（）函数正常工作，可以在这里看到：

homo(dados)

但是当在tapply中输入homo（）函数时，输出如下所示：

> tapply(dados$valor, list(dados$tipo, dados$data, dados$bairro), homo)
Error in a$valor : $ operator is invalid for atomic vectors
Called from: order(a$valor)

嗯，这个帖子，高贵的朋友，我能做些什么来解决我的情况呢？

认真地感谢开始，

Answer 1

您的函数使用美元符号$语法。它不应该以这种方式用在函数中。您需要a[,"valor"]代替。但该函数还使用不在tapply输出中的列，因此在使用时会继续收到错误。

您似乎可以完全替换此功能。使用dplyr，您可以尝试：

library(dplyr)
dados %>% group_by(tipo, data, bairro) %>%
  arrange(valor) %>%
  mutate(sobra = round(((lead(valor) / valor)*100)-100, dig = 2)) %>%
  filter(sobra < 50)

修改

如果您只是删除异常值，可以尝试：

with(homo(dados), tapply(valor, list(tipo, data, bairro), sum))

Answer 2

感谢@Pierre Lafortune，添加了一些代码，它完美无缺。

遵循最终代码：

      dados %>% group_by(tipo, data, bairro) %>%
                arrange(pvalor) %>%
                mutate(sobra = round(((lead(pvalor) / pvalor)*100)-100, dig = 2)) %>%
                filter(sobra < 50) %>%
                summarise(pvalor = mean(pvalor))

功能并应用错误

2 个答案: