我有一个这样的数据集：
df = read.table(text=' location total year TR TY TU TJ
A 822400 2010 0.09 0.09 0.07 0.07
A 822400 2010 0.13 0.08 0.08 0.06
B 822400 2010 0.18 0.07 0.10 0.05
B 565000 2009 0.05 0.05 0.04 0.04
B 565000 2009 0.07 0.04 0.04 0.03
A 565000 2008 0.10 0.03 0.05 0.02',header=T)
我想使用一个函数，按年份和属性(TR、TY、TU或TJ(计算这两个位置的总加权平均值。为此，我写道：
total.weighted.mean <- function(df, properties, years){
dff<-filter(df, year==years)
res<-dff%>%
group_by(location) %>%
mutate(wt = weighted.mean(total, properties))
print(res)
}
total.weighted.mean( df, properties = "TR", years = 2009:2010)
但我在函数中遇到了这个错误：
Error in weighted.mean.default(total, properties) :
'x' and 'w' must have the same length
当我从函数中计算出来时，我得到了：
location total year TR TY TU TJ wt
<chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
1 A 822400 2010 0.13 0.08 0.08 0.06 732310
2 B 565000 2009 0.07 0.04 0.04 0.03 732310
由于不同位置的总值不同，因此每个位置的重量相同正确吗？
主要问题是将weights变量作为字符串传递。要告诉dplyr你指的是数据集中的变量，你可以使用.data代词。此外，当过滤多年时，您应该使用%in%而不是==:
library(dplyr)
df = read.table(text=' location total year TR TY TU TJ
A 822400 2010 0.09 0.09 0.07 0.07
A 822400 2010 0.13 0.08 0.08 0.06
B 822400 2010 0.18 0.07 0.10 0.05
B 565000 2009 0.05 0.05 0.04 0.04
B 565000 2009 0.07 0.04 0.04 0.03
A 565000 2008 0.10 0.03 0.05 0.02',header=T)
total.weighted.mean <- function(df, properties, years) {
dff<-filter(df, year %in% years)
res<-dff%>%
group_by(location) %>%
mutate(wt = weighted.mean(total, .data[[properties]]))
res
}
total.weighted.mean( df, properties = "TR", years = 2009:2010)
#> # A tibble: 5 x 8
#> # Groups: location [2]
#> location total year TR TY TU TJ wt
#> <chr> <int> <int> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 A 822400 2010 0.09 0.09 0.07 0.07 822400
#> 2 A 822400 2010 0.13 0.08 0.08 0.06 822400
#> 3 B 822400 2010 0.18 0.07 0.1 0.05 719440
#> 4 B 565000 2009 0.05 0.05 0.04 0.04 719440
#> 5 B 565000 2009 0.07 0.04 0.04 0.03 719440
显然，获取此错误的一种方法是当权重变量也在"by"语句中时。我尝试了两个不同的权重变量，都是双倍的，但只有一个给出了错误。