如何处理我没有碰到的负值和零值以及发生此错误的原因。

Question

这些问题与此我自己的话题相似 calculation of 90 percentile and replacement of it by median by groups in R

具有这种区别。

但是，在该主题中请注意，计算是通过在一个操作类别之前的14个零完成的，但对于所有零操作类别并为每个组的code + item

执行中位数替换

也就是说，现在我使用全零而不是14，并且不会碰到负数和零值。

通过针对Zero类别的组变量（动作0、1），我希望通过返回变量找到75个百分位数，如果值大于75个百分位数，则必须在中间值上将其替换为zero类别。因此，存在code变量此过程必须对代码单独执行。注意：我不会触及负值和零值

mydat=structure(list(code = c(123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 
123L, 123L, 123L, 123L, 123L, 124L, 124L, 124L, 124L, 124L, 124L, 
124L, 124L, 124L, 124L, 124L, 124L), action = c(0L, 0L, 0L, 0L, 
0L, 0L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 0L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L), return = c(-1L, 0L, 23L, 100L, 18L, 15L, -1L, 
0L, 23L, 100L, 18L, 15L, -1L, 0L, 23L, 100L, 18L, 15L, -1L, 0L, 
23L, 100L, 18L, 15L)), .Names = c("code", "action", "return"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
-24L))

\

如何获取输出。 75％：

42,25 中位数= 20,5个替换

 add  action   return
123   0    -1
123   0    0
123   0    23
123   0    ***20,5
123   0    18
123   0    15
123   1  -1
123   1  0
123   1  23
123   1  100
123   1  18
123   1  15
124   0    -1
124   0    0
124   0    23
124   0    ***20,5
124   0    18
124   0    15
124   1  -1
124   1  0
124   1  23
124   1  100
124   1  18
124   1  15

使用最大的Uwe解决方案，我得到了错误

Error in `[.data.table`(mydat[action == 0, `:=`(output, as.double(return))],  : 
  Column(s) [action] not found in i

如何处理我没有碰到的负值和零值以及发生此错误的原因。

library(data.table)
# mark the zero acton rows before the the action period
setDT(mydat)[, zero_before := cummax(action), by = .(code)]
# compute median and 90% quantile for that last 14 rows before each action period 
agg <- mydat[zero_before == 0, 
             quantile(tail(return), c(0.5, 0.75)) %>% 
               as.list()  %>% 
               set_names(c("med", "q90")) %>% 
               c(.(zero_before = 0)), by = .(code)]
agg


# append output column
mydat[action == 0, output := as.double(return)][
  # replace output values greater q90 in an update non-equi join
  agg, on = .(code,action, return > q90), output := as.double(med)][
    # remove helper column
    , zero_before := NULL]

Answer 1

如果我理解正确，那么OP希望根据所有返回值大于0的零操作行来计算各组return的中位数和75％的分位数。然后，零操作行中的任何返回值超过相应组75％的分位数的应替换为组中位数。

代码可以大大简化，因为我们不必在动作行之前和之后的零动作行之间进行区分。

下面的代码再现了预期的结果：

library(data.table)
library(magrittr)
# compute median and 90% quantile for that last 14 rows before each action period 
agg <- setDT(mydat)[action == 0 & return > 0, 
                    quantile(return, c(0.5, 0.75)) %>% 
                      as.list()  %>% 
                      set_names(c("med", "q75")), by = .(code, action)]

# append output column
mydat[, output := as.double(return)][
  # replace output values greater q75 in an update non-equi join
  agg, on = .(code, action, return > q75), output := as.double(med)]
mydat[]

    code action return output
 1:  123      0     -1   -1.0
 2:  123      0      0    0.0
 3:  123      0     23   23.0
 4:  123      0    100   20.5
 5:  123      0     18   18.0
 6:  123      0     15   15.0
 7:  123      1     -1   -1.0
 8:  123      1      0    0.0
 9:  123      1     23   23.0
10:  123      1    100  100.0
11:  123      1     18   18.0
12:  123      1     15   15.0
13:  124      0     -1   -1.0
14:  124      0      0    0.0
15:  124      0     23   23.0
16:  124      0    100   20.5
17:  124      0     18   18.0
18:  124      0     15   15.0
19:  124      1     -1   -1.0
20:  124      1      0    0.0
21:  124      1     23   23.0
22:  124      1    100  100.0
23:  124      1     18   18.0
24:  124      1     15   15.0
    code action return output

找出R

如何处理我没有碰到的负值和零值以及发生此错误的原因。

1 个答案: