Question

我想在循环中执行不同的聚合以应用于我的数据的不同行子集，但实现起来似乎很棘手（如果可能的话）：

t <- data.frame(agg=c(list("field1"=field1, "field2"=field2), ...),
                fun=c(mean, ...))
f <- function(x) {
    for (i in 1:nrow(t) {
        y <- aggregate(x, by=t$agg[i], FUN=t$fun[i])
        # do something with y
    }
}

一个问题是字段列表agg在尝试构建数据框时触发错误（“ object'field1'未找到”），另一个问题是R不喜欢将函数值赋给fun（“不能强制类”“函数”“到data.frame ”）。

附录我的数据的一个具体示例（只是为了匹配上面的定义）可能是：

> d <- data.frame(field1=round(rnorm(5, 10, 1)),field2=letters[round(rnorm(5, 10, 1))], field3=1:5)
> d
  field1 field2 field3
1     11      j      1
2     11      i      2
3     10      j      3
4     12      i      4
5     11      j      5
> with(d, aggregate(d$field3,by=list(field1, field2),FUN=mean))
  Group.1 Group.2 x
1      11       i 2
2      12       i 4
3      10       j 3
4      11       j 3

在数据框中使用变量名称进行技巧，我仍然得到：

> with(d,t <- data.frame(agg=c(list("field1"=field1, "field2"=field2)),fun=c(mean)))
Error in as.data.frame.default(x[[i]], optional = TRUE) : 
  cannot coerce class ""function"" to a data.frame

Answer 1

问题有几个，主要是由于R对一般处理做出了例外：

首先，矢量不能嵌套，但只能列表。仍然需要所有元素具有相同的类型。
其次，data.frame在构造变量时会做一些神奇的处理（导致无法分配闭包），所以无法使用它。
最后我不得不引用变量按名称汇总

所以定义看起来像这样（其中, ...表示＆＃34;添加更多类似的项目＆＃34;）：

t <- list(agg=list(c("field1", "field2"), ...),
          fun=list(mean, ...))

f <- function(x) {
    for (i in 1:length(t$agg)) {
        agg <- t$agg[[i]]
        aggList <- lapply(agg, FUN=function(e) x[[e]])
        names(aggList) <- agg
        y <- aggregate(x, by=aggList, FUN=t$fun[[i]])
        # do something with y
    }
}

注意：在实际的解决方案中，我添加了另一个列表，其中包含要为聚合数据框选择的列的名称，以避免有关mean返回NA的警告。

我可以与从数据框中获取的参数进行汇总吗？

1 个答案: