我有一个数据框(df),其中包含多个列,如项目,公司,地区,日期,价格。我想应用一些函数或转换,例如使用下面3个向量的组合/分组将价格的平均值添加到每个子集的价格列,以在应用函数之前对我的数据框进行子集化。这三个向量包含来自数据框的不同项目,公司和区域,并且也具有不同的长度,即,例如,与公司或区域相比具有更多不同的项目。
数据框示例:
.spin {
animation: spin 2s;
animation-iteration-count: infinite;
animation-direction: alternate;
}
@keyframes spin {
from {
transform: rotate(0deg);
}
to {
transform: rotate(360deg);
}
}
以下3个载体:
Date | Region | Company | Item | Price
---------------------------------------
7/16 | NW | ABC | Phone| 200
8/16 | NW | ABC | Phone| 200
8/16 | SW | DEF | Food | 100
8/16 | SW | DEF | Food | 50
9/16 | NW | ABC | Tools| 100
9/16 | NW | DEF | Tools| 50
我正在考虑运行嵌套的for循环并在循环中应用一个函数。这似乎真的很低效,而且我不确定我是否正确地做到了。
我想象的for循环会像这样......
item <- unique(df$item) # 3 different items
company <- unique(df$company) # 2 different companies
region <- unique(df$region) # 2 regions
我正在寻找的输出是每个分组的结果,并将该组的平均价格添加到df的价格列中:
for (i in seq_along(item))
{
for (j in seq_along(company))
{
for (k in seq_along(region))
{
x <- df[df$item==i & df$company==j & df$region==k,]
x$Price <- x$Price + mean(x$Price)
return(x)
}
}
}
有更好的方法吗?要么更好的循环或一些sapply或lapply方法?我不知道如何处理这个因为3个向量有不同的长度。
答案 0 :(得分:0)
group_by
和mutate
会做到这一点!
library(dplyr)
data <- data_frame(
Date = c("7/16","8/16","8/16","8/16","9/16","9/16"),
Region = c("NW", "NW", "SW", "SW", "NW", "NW"),
Company = c("ABC", "ABC", "DEF", "DEF", "ABC", "DEF"),
Item = c("Phone", "Phone", "Food", "Food", "Tools", "Tools"),
Price = c(200, 200, 100, 50, 100, 50)
)
data %>%
group_by(Region, Company, Item) %>%
mutate(Price = Price + mean(Price))
输出如下:
Source: local data frame [6 x 5]
Groups: Region, Company, Item [4]
Date Region Company Item Price
<chr> <chr> <chr> <chr> <dbl>
1 7/16 NW ABC Phone 400
2 8/16 NW ABC Phone 400
3 8/16 SW DEF Food 175
4 8/16 SW DEF Food 125
5 9/16 NW ABC Tools 200
6 9/16 NW DEF Tools 100