我正在寻找下面发布的解决方案的快速扩展。在其中,Frank展示了一个示例数据表
test <- data.table("index"=rep(letters[1:10],100),"var1"=rnorm(1000,0,1))
您可以使用以下代码快速制作假人
inds <- unique(test$index) ; test[,(inds):=lapply(inds,function(x)index==x)]
现在,我想将此解决方案扩展到具有多行索引的data.table,例如
new <- data.table("id" = rep(c("Jan","James","Dirk","Harry","Cindy","Leslie","John","Frank"),125), "index1"=rep(letters[1:5],200),"index2" = rep(letters[6:15],100),"index3" = rep(letters[16:19],250))
我需要为许多假人做这件事,理想情况下,解决方案会让我得到4件事:
- 每个索引的总计数
- 每个索引出现的平均次数
- 每个id的每个索引的计数
- 每个id的每个索引的平均值
在我的实际案例中,索引的命名不同,因此解决方案需要能够循环使用我认为的列名。
感谢
Simon
如果您只需要该列表中的四个项目,您应该将其制成表格:
indcols <- paste0('index',1:3)
lapply(new[,indcols,with=FALSE],table) # counts
lapply(new[,indcols,with=FALSE],function(x)prop.table(table(x))) # means
# or...
lapply(
new[,indcols,with=FALSE],
function(x){
z<-table(x)
rbind(count=z,mean=prop.table(z))
})
这提供
$index1
a b c d e
count 200.0 200.0 200.0 200.0 200.0
mean 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2
$index2
f g h i j k l m n o
count 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0 100.0
mean 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1
$index3
p q r s
count 250.00 250.00 250.00 250.00
mean 0.25 0.25 0.25 0.25
以前的方法适用于data.frame或data.table,但相当复杂。对于data.table,可以使用melt
语法:
melt(new, id="id")[,.(
N=.N,
mean=.N/nrow(new)
), by=.(variable,value)]
它给出
variable value N mean
1: index1 a 200 0.20
2: index1 b 200 0.20
3: index1 c 200 0.20
4: index1 d 200 0.20
5: index1 e 200 0.20
6: index2 f 100 0.10
7: index2 g 100 0.10
8: index2 h 100 0.10
9: index2 i 100 0.10
10: index2 j 100 0.10
11: index2 k 100 0.10
12: index2 l 100 0.10
13: index2 m 100 0.10
14: index2 n 100 0.10
15: index2 o 100 0.10
16: index3 p 250 0.25
17: index3 q 250 0.25
18: index3 r 250 0.25
19: index3 s 250 0.25
@Arun在一条评论中提到了这种方法(我想他也实现了…?)。要了解它的工作原理,首先看一下melt(new, id="id")
,它转换了原始数据。表。
如注释中所述,熔化data.table需要为某些版本的data.table
包安装和加载reshape2
。
如果你也需要假人,它们可以像链接的问题中那样循环制作:
newcols <- list()
for (i in indcols){
vals = unique(new[[i]])
newcols[[i]] = paste(vals,i,sep='_')
new[,(newcols[[i]]):=lapply(vals,function(x)get(i)==x)]
}
为了方便起见,这将与每个变量相关联的列组存储在newcols
中。如果你只想用这些假人(而不是上面解决方案中的基本变量)来做表格,你可以做
lapply(
indcols,
function(i) new[,lapply(.SD,function(x){
z <- sum(x)
list(z,z/.N)
}),.SDcols=newcols[[i]] ])
这给出了类似的结果。我只是用这种方式来说明如何使用data.table
语法。您可以再次避免方括号和此处的.SD
:
lapply(
indcols,
function(i) sapply(
new[, newcols[[i]], with=FALSE],
function(x){
z<-sum(x)
rbind(z,z/length(x))
}))
但是不管怎样:如果你能抓住底层变量,就使用table
。