我有一个data.frame
有很多行和列,我想计算每个值与组中其他每个值的平均差异。
这是一个例子:
ID value
1 4
1 5
1 7
2 8
2 6
2 5
2 6
这是我想要计算的:
ID value value_mean_diff
1 4 (4-5)^2 + (4-7)^2 /groupsize = 3
1 5 (5-4)^2 + (5-7)^2 / 3
1 7 (7-4)^2 + (7-5)^2 / 3
2 8 (8-6)^2 + (8-5)^2 + (8-6)^2 / 4
2 6 (6-8)^2 + (6-5)^2 + (6-6)^2 / 4
2 5 (5-8)^2 + (5-6)^2 + (5-6)^2 / 4
2 6 (6-8)^2 + (6-6)^2 + (6-5)^2 / 4
我尝试使用aggregate()但未能使其正常工作。
答案 0 :(得分:1)
在crossjoin
库中使用data.table
的解决方案,其缺点是从原始数据框中删除重复的行:
> dt <- setDT(df)[,setNames(CJ(value, value), c("value", "value1")), .(ID)][,.(value_mean_diff = sum((value-value1)^2)/.N),.(ID, value)]
> dt
ID value value_mean_diff
1: 1 4 3.333333
2: 1 5 1.666667
3: 1 7 4.333333
4: 2 5 2.750000
5: 2 6 1.250000
6: 2 8 4.250000
由于重复的行总是具有相同的value_mean_diff
,因此您始终可以将它们合并以获取所有重复的行。
> merge(dt, df, by = c("ID", "value"))
ID value value_mean_diff
1: 1 4 3.333333
2: 1 5 1.666667
3: 1 7 4.333333
4: 2 5 2.750000
5: 2 6 1.250000
6: 2 6 1.250000
7: 2 8 4.250000
<强>更新强>: 由于上述方法是内存密集型的,您可以利用 value_mean_diff =(value - value_mean)^ 2 +方差(值)这一事实,您可以通过扩展基于其的方差来证明定义。有了这个事实,你可以通过以下方式计算:
> setDT(df)[, value_mean_diff := (value - mean(value))^2 + var(value) * (.N - 1) / .N, .(ID)]
> df
ID value value_mean_diff
1: 1 4 3.333333
2: 1 5 1.666667
3: 1 7 4.333333
4: 2 8 4.250000
5: 2 6 1.250000
6: 2 5 2.750000
7: 2 6 1.250000
请记住,R中的var()
函数会计算样本方差,因此您需要通过乘以因子(n-1)/ n 将其转换为总体方差。
答案 1 :(得分:0)
以下是仅使用基础R的解决方案:
myData <- data.frame(ID=c(1,1,1,2,2,2,2), value=c(4,5,7,8,6,5,6), diff=NA)
for(i in 1:nrow(myData))
myData$diff[i] <- with(data = myData,
sum((value[i] - value[ID==ID[i]])**2)/length(value[ID==ID[i]]))
myData
ID value diff
1 1 4 3.333333
2 1 5 1.666667
3 1 7 4.333333
4 2 8 4.250000
5 2 6 1.250000
6 2 5 2.750000
7 2 6 1.250000