Question

我有以下（虚拟）数据：

d <- structure(list(group = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 5L, 
5L, 5L, 5L, 5L, 5L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 3L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L, 4L), .Label = c("apple", "grapefruit", 
"orange", "peach", "pear"), class = "factor"), type = structure(c(2L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 
1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L), .Label = c("large", 
"small"), class = "factor"), location = structure(c(1L, 2L, 3L, 
1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 
2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L, 1L, 2L, 3L), .Label = c("P1", 
"P2", "P3"), class = "factor"), diameter = c(17.2, 19.1, 18.5, 
23.3, 22.9, 19.4, 11.1, 11.8, 6.8, 3.2, 7.9, 5.6, 8.4, 9.2, 9.7, 
17.1, 19.4, 18.9, 11.8, 10.6, 10.1, 18.8, 17.9, 13.2, 8.5, 8.9, 
7.2, 10.1, 8.7, 6.6)), .Names = c("group", "type", "location", 
"diameter"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -30L))

我想从中创建一个新的数据框，从＆＃34;直径＆＃34;中获得比率。 3个因素的每个级别的变量：＆＃34; location＆＃34;，＆＃34; type＆＃34;，＆＃34; group＆＃34;。

P3.P1.L <- with(d, diameter[group=="pear" & type=="large" & location=="P3"] / diameter[group=="pear" & type=="large" & location=="P1"] )
P2.P1.L <- with(d, diameter[group=="pear" & type=="large" & location=="P2"] / diameter[group=="pear" & type=="large" & location=="P1"] )
P3.P1.S <- with(d, diameter[group=="pear" & type=="small" & location=="P3"] / diameter[group=="pear" & type=="small" & location=="P1"] )
P2.P1.S <- with(d, diameter[group=="pear" & type=="small" & location=="P2"] / diameter[group=="pear" & type=="small" & location=="P1"] )

最终的data.frame看起来像这样：

group, type, P2.P1, P3.P1
pear, large, 1.75, 2.469
pear, small, 0.613, 1.063
apple, large, ..., ...
apple, small, ..., ...

显然，我可以像上面所说明的那样做到这一点 - 逻辑索引每个实例中3个因素的正确级别。问题是，在我的真实数据中，我在＆＃34;组＆＃34;中有大约40个级别。因素（尽管仍然只有2个＆＃34;类型＆＃34;）。我想要一个允许我使用＆＃34; location＆＃34;进行逻辑索引的解决方案。也许＆＃34;键入＆＃34;，然后遍历＆＃34; group＆＃34;的所有级别。例如，像：

with(d, by(d, group, function(x) diameter[type=="large" & location=="P3"] / diameter[type=="large" & location=="P1"]) )

但是这并不是我喜欢做的事情（并使用＆＃34; group == x＆＃34;无法工作）。

一种解决方案，跟踪每个比率与其＆＃34;组＆＃34;和＆＃34;键入＆＃34;因子水平，然后将这些放入新的数据框，如上面所需的输出所示，将是壮观的。任何有关如何处理此问题的建议都将非常感激。

Answer 1

您可以使用dcast将数据转换为更宽的格式。

library(reshape2)
d <- dcast( d, group + type ~ location )

然后直接计算您想要的比率，例如：

transform( d, P2.P1=P2/P1, P3.P1=P3/P1 )

R中的数据整形和逻辑索引

1 个答案: