Question

说我在数据帧scores中有如下测试结果：

   name firstname score
1 McKay    Rodney     4
2 McKay    Rodney     2
3 McKay    Rodney     5
4  Weir Elizabeth     1
5  Weir Elizabeth     8

我想为每个人计算分数分布的分位数。如果我只想要一个固定的分位数（例如中位数），则可以执行以下操作：

quantile_df <- score_df %>%
    group_by(name, firstname) %>%
    summarize(q50 = median(score))

结果数据帧将具有列name，firstname和q50。如果我要计算任意数量的分位数，则无法缩放。假设我要三个（暂时），结果将是以下（数字是无意义的）：

   name firstname    q quantiles
1 McKay    Rodney 0.25         1
2 McKay    Rodney 0.50         3
3 McKay    Rodney 0.75         7
4  Weir Elizabeth 0.25         2
5  Weir Elizabeth 0.50         4
6  Weir Elizabeth 0.75         6

感觉dplyr应该是找到与此相关的东西的正确软件包，但我没有。相反，我将实现以下内容：

将原始数据框缩小为我要分组的列。
仅采用该数据框的唯一行。
在函数上使用mapply，该数据帧的行包含name和firstname。然后，此函数将过滤scores，以使名称和名字匹配并提取分数。该函数返回包含name，firstname，q和quantiles的数据帧。
可能还有其他行，然后我将对函数的结果和简化的scores数据框进行联接，以将这些列放入（如果有的话）。

这样的功能是否存在于普通的R库中？

Answer 1

您可以将值存储到列表中，并使用unnest()方法展开，即

library(tidyverse)

df %>% 
 group_by(name, firstname) %>% 
 summarise(new = list(quantile(score))) %>% 
 unnest()

给出，

# A tibble: 10 x 3
# Groups:   name [2]
   name  firstname   new
   <fct> <fct>     <dbl>
 1 McKay Rodney     2.00
 2 McKay Rodney     3.00
 3 McKay Rodney     4.00
 4 McKay Rodney     4.50
 5 McKay Rodney     5.00
 6 Weir  Elizabeth  1.00
 7 Weir  Elizabeth  2.75
 8 Weir  Elizabeth  4.50
 9 Weir  Elizabeth  6.25
10 Weir  Elizabeth  8.00

Answer 2

一个data.table答案：

score_df <- data.frame(name = sample(c('Bob', 'Sue', 'Lorna'), 100, T)
                       , score = sample(1:100))

library(data.table)
setDT(score_df)


score_df[, quantile(score), name]
#      name     V1
#  1:   Bob   1.00
#  2:   Bob  20.00
#  3:   Bob  41.00
#  4:   Bob  82.00
#  5:   Bob  99.00
#  6: Lorna   2.00
#  7: Lorna  23.00
#  8: Lorna  52.00
#  9: Lorna  77.00
# 10: Lorna 100.00
# 11:   Sue   7.00
# 12:   Sue  33.75
# 13:   Sue  50.00
# 14:   Sue  64.50
# 15:   Sue  94.00

或者，如果您想包含百分比

score_df[, {qu <- quantile(score)
            .(q = names(qu), quantiles = qu)}
         , name]

#      name    q quantiles
#  1:   Bob   0%      1.00
#  2:   Bob  25%     20.00
#  3:   Bob  50%     41.00
#  4:   Bob  75%     82.00
#  5:   Bob 100%     99.00
#  6: Lorna   0%      2.00
#  7: Lorna  25%     23.00
#  8: Lorna  50%     52.00
#  9: Lorna  75%     77.00
# 10: Lorna 100%    100.00
# 11:   Sue   0%      7.00
# 12:   Sue  25%     33.75
# 13:   Sue  50%     50.00
# 14:   Sue  75%     64.50
# 15:   Sue 100%     94.00

要对data.table中的2列进行分组，您可以进行例如

score_df[, quantile(score), .(name, firstname)]

如果您恰好同时加载了tibble或tidyverse，也可以

library(tidyverse)
score_df[, enframe(quantile(score), 'q')
         , name]

#      name    q value
#  1: Lorna   0%   9.0
#  2: Lorna  25%  35.0
#  3: Lorna  50%  65.5
#  4: Lorna  75%  85.0
#  5: Lorna 100%  97.0
#  6:   Bob   0%   7.0
#  7:   Bob  25%  24.5
#  8:   Bob  50%  48.0
#  9:   Bob  75%  65.5
# 10:   Bob 100% 100.0
# 11:   Sue   0%   1.0
# 12:   Sue  25%  19.0
# 13:   Sue  50%  40.0
# 14:   Sue  75%  67.0
# 15:   Sue 100%  98.0

分组，然后总结多个要素

2 个答案: