J'ai une image de données comme celle ci-dessous, mais avec beaucoup plus de lignes de Je peux penser à des moyens élaborés et sales de le faire, mais je cherche quelque chose de court et efficace. Merci df je veux un cadre de données où les rangées sont l'unique Valeurs de df $ x2 et col1 est la proportion de 1s associée à chaque lettre et COL2 est le nombre de pièces de chaque lettre. Donc, ma sortie serait
5 Réponses :
Essayez d'installer Plyr et d'exécuter
do.call(rbind, lapply(split(df, df$x2),
with, list(prop = mean(x1),
count = length(x1))))
Je ne pense pas que cela soit correct. Il a besoin de proportion. C'est différent de la moyenne par groupe.
@Arun, je pense que je suis en désaccord. OP regarde la proportion de 1 au sein de chaque groupe, donc moyenne est approprié. Voir que cela donne la production attendue de l'OP.
Si les valeurs de x1 sont toujours en {0, 1}, moyenne (x1) devrait être ce qu'il veut. Sinon, il peut faire la moyenne (x1 == 1)
J'aurais pu juré que j'ai vu le résultat de la réponse antérieure de Mark est la même que celle de l'OP. (-1) retourné.
Je ne suis pas sûr que cela fait ce que vous voulez.
agrégat (x1 ~ x2, df, fonction (x) c (prop = moyen (x), compte = longueur (x)))
Essayez d'utiliser Table CODE> data.frame(proportions=tbl["1",] / colSums(tbl))
proportions
a 0.6666667
b 0.0000000
c 0.5000000
J'aime @ la solution de Ricardosaporta (+1), mais vous pouvez utiliser ? Prop.table aussi:
getprops <- function(values, indicator){
tab <- table(values, indicator)
ptab <- prop.table(tab, margin=1)
dframe <- data.frame(values=rownames(tab), prop=ptab[,2], count=tab[,2])
return(dframe)
}
> getprops(values=df$x2, indicator=df$x2)
values prop count
a a 0.6666667 2
b b 0.0000000 0
c c 0.5000000 1
Voici une doublure dans data.Table :
où dt <- data.table (df)