R-ddply函數覆蓋循環變量

Question

我需要遍歷一個數據幀並計算要被遍歷的變量的函數。

表格示例：

    table<-data.frame(num1=seq(1,10,len=20), num2=seq(20,30,len=20), 
    char1=c(rep('a',10), rep('b',10)), 
    target=c(rep(1,10), rep(0,10)))

我創建一個變量列表：

nums<-colnames(table)[sapply(table, class)=='numeric']
nums<-nums[nums!='target']

我將填充的表：

planF<-data.frame(deciles=c(1), min=c(1), max=c(1), pos=c(1))
planF<-planF[-1,]

和循環：

library(plyr)

for (i in 1:length(nums)){ 
table$deciles<-ntile(table[,nums[i]],5)
plan<-ddply(table, 'deciles', summarize, min=min(nums[i]),
        max=max(nums[i]),pos=sum(target))
planF<-rbind(planF,plan)
}

我需要獲取每個十分位數的變量的最小值和最大值。 但是我得到了：

   deciles  min  max pos
1        1 num1 num1   4
2        2 num2 num2   4
3        3 <NA> <NA>   2
4        4 <NA> <NA>   0
5        5 <NA> <NA>   0
6        1 num1 num1   4
7        2 num2 num2   4
8        3 <NA> <NA>   2
9        4 <NA> <NA>   0
10       5 <NA> <NA>   0

對於變量num1，我需要得到以下結果：

ddply(table, 'deciles', summarize, min=min(num1),
        max=max(num1),pos=sum(target))


  deciles      min       max pos
       1 5.736842  7.157895   0
       2 7.631579  9.052632   0
       3 1.000000 10.000000   2
       4 1.947368  3.368421   4
       5 3.842105  5.263158   4

而下面的結果與num2相同。

我了解我需要以以下形式介紹變量：

num1

但是代碼在寫

'num1'

我嘗試過：

min=min(as.name(nums[i]))

但是我得到一個錯誤：

min（as.name（nums [i]））中的錯誤：'type'（符號）無效參數

如何計算正在循環的變量的函數？

Answer 1

您問題的要點是在split-apply-combine方法上應用函數列表，因此這是在base r中執行此操作的一種方法。

## your data
table<-data.frame(num1=seq(1,10,len=20), num2=seq(20,30,len=20), 
                  char1=c(rep('a',10), rep('b',10)), 
                  target=c(rep(1,10), rep(0,10)))
nums<-colnames(table)[sapply(table, class)=='numeric']
nums<-nums[nums!='target']
table$deciles <- ntile(table[, nums[1]], 5)

FUNS <- list(min = min, max = max, mean = mean)

## split the variable num1 by deciles
## apply each function to each piece
x <- with(table, tapply(num1, deciles, function(x)
  setNames(sapply(FUNS, function(y) y(x)), names(FUNS))))

## combine results
do.call('rbind', x)
#        min       max     mean
# 1 1.000000  2.421053 1.710526
# 2 2.894737  4.315789 3.605263
# 3 4.789474  6.210526 5.500000
# 4 6.684211  8.105263 7.394737
# 5 8.578947 10.000000 9.289474

無需使用循環，因為上面的方法可以正常工作並且非常簡單，因此可以將其放入下面的函數中

f <- function(num, data = table) {
  FUNS <- list(min = min, max = max, mean = mean)

  x <- tapply(data[, num], data[, 'deciles'], function(x)
    setNames(sapply(FUNS, function(y) y(x)), names(FUNS)))

  cbind(deciles = as.numeric(names(x)), do.call('rbind', x))
}

這樣，我們就可以對方法進行一般化，因此它可以將您擁有的任何列與您擁有的任何數據一起使用。 您可以為單個列調用它，例如

f('num1')
f('num2')

或者使用循環一次獲取所有內容

lapply(c('num1','num2'), f)

# [[1]]
#   deciles      min       max     mean
# 1       1 1.000000  2.421053 1.710526
# 2       2 2.894737  4.315789 3.605263
# 3       3 4.789474  6.210526 5.500000
# 4       4 6.684211  8.105263 7.394737
# 5       5 8.578947 10.000000 9.289474
# 
# [[2]]
#   deciles      min      max     mean
# 1       1 20.00000 21.57895 20.78947
# 2       2 22.10526 23.68421 22.89474
# 3       3 24.21053 25.78947 25.00000
# 4       4 26.31579 27.89474 27.10526
# 5       5 28.42105 30.00000 29.21053

如果您不喜歡lapply ，則可以對函數進行Vectorize ，以使其更加簡單：

Vectorize(f, SIMPLIFY = FALSE)(c('num1', 'num2'))

您通常會這樣使用（ SIMPLIFY = FALSE來保留列表結構）

v <- Vectorize(f, SIMPLIFY = FALSE)
v(c('num1','num1'))

# $num1
#   deciles      min       max     mean
# 1       1 1.000000  2.421053 1.710526
# 2       2 2.894737  4.315789 3.605263
# 3       3 4.789474  6.210526 5.500000
# 4       4 6.684211  8.105263 7.394737
# 5       5 8.578947 10.000000 9.289474
# 
# $num1
#   deciles      min       max     mean
# 1       1 1.000000  2.421053 1.710526
# 2       2 2.894737  4.315789 3.605263
# 3       3 4.789474  6.210526 5.500000
# 4       4 6.684211  8.105263 7.394737
# 5       5 8.578947 10.000000 9.289474

Answer 2

我將嚴格喜歡使用dplyr這一點，即使有在呼叫處理字符串變量名的一些丑陋summarize_ （注意結尾_ ）：

library(lazyeval)
library(dplyr)

# create the data.frame
dfX = data.frame(num1=seq(1,10,len=20),
                 num2=seq(20,30,len=20),
                 char1=c(rep('a',10), rep('b',10)),
                 target=c(rep(1,10), rep(0,10))
)

# select the numeric columns
numericCols = names(dfX)[sapply(dfX, is.numeric)]
numericCols = setdiff(numericCols, "target")

# cycle over numeric columns, creating summary data.frames
liDFY = setNames(
  lapply(
    numericCols, function(x) {
      # compute the quantiles
      quantiles = quantile(dfX[[x]], probs = seq(0, 1, 0.2))

      # create quantile membership
      dfX[["quantile_membership"]] =
        findInterval(dfX[[x]], vec = quantiles,
                     rightmost.closed = TRUE,
                     all.inside = TRUE)

      # summarize variables by decile
      dfX %>%
        group_by(quantile_membership)   %>%
        summarize_(min = interp( ~ min(x_name), x_name = as.name(x)),
                   max = interp( ~ max(x_name), x_name = as.name(x)),
                   mean = interp( ~ mean(x_name), x_name = as.name(x)))
    }),
  numericCols
)

# inspect the output
liDFY[[numericCols[1]]]