通过单个变量对数据框进行增量分箱，同时对所有其他变量取平均值答案

【问题标题】：Incrementally binning a data frame by a single variable while taking mean across all others通过单个变量对数据框进行增量分箱，同时对所有其他变量取平均值
【发布时间】：2020-07-11 17:18:06
【问题描述】：

我有以下（深度）数据：

set.seed(123)

stn_1 <- data.frame(Station = rep("stn_1", each=30),
                    Depths  = seq(0, 8,  length=30),
                    rand    = rnorm(30, mean=70))

stn_2 <- data.frame(Station = rep("stn_2", each=40),
                    Depths  = seq(0, 10, length=40),
                    rand    = rnorm(40, mean=20))

stn_3 <- data.frame(Station = rep("stn_3", each=18),
                    Depths  = seq(0, 7,  length=18),
                    rand    = rnorm(18, mean=40))

stations <- rbind(stn_1,stn_2,stn_3)

请注意，每个站点的总行数长度不同。

我希望根据从 0 开始的 1 m 增量对数据进行分箱，并通过四舍五入到最大可能整数来完成。

（7.2 = 最多 7 个，7.7 = 最多 8 个）。

对于其他变量$rand，必须在由被分箱的行确定的分箱中取平均值。我想对所有车站都这样做，实际上有很多。

stn_1 的所需输出示例如下：

Station  Depth  rand
stn_1    0      68.951155
stn_2    1      69.2910275
stn_3    2      70.7624675
stn_4    3      69.8505
# constructed manually

是的，我已经搜遍了，但找不到一个非常有效的例子。

非常感谢！

（我也有始终一致的字符变量，因此为它们抓取第一行也很方便！）

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

一个dplyr 选项可以是：

stations %>%
 mutate(cond = Depths %/% 1,
        Depths = if_else(abs(Depths - cond) > abs(Depths - (cond + 1)),
                          cond + 1,
                          cond)) %>%
 group_by(Station, Depths) %>%
 summarise(rand = mean(rand))

   Station Depths  rand
   <fct>    <dbl> <dbl>
 1 stn_1        0  69.6
 2 stn_1        1  70.9
 3 stn_1        2  69.5
 4 stn_1        3  70.7
 5 stn_1        4  70.5
 6 stn_1        5  69.4
 7 stn_1        6  69.2
 8 stn_1        7  69.7
 9 stn_1        8  70.1
10 stn_2        0  20.1

【讨论】：

非常感谢，也感谢您的编辑，set.seed() 当然！！

【解决方案2】：

您可以使用findInterval/cut 来创建此类群组。

library(dplyr)

stations %>%
  group_by(Station, grp = findInterval(Depths, seq(0, round(max(Depths))))) %>%
  summarise(rand = mean(rand))

如果您要保留其他常量列，可以将它们包含在group_by 中。

【讨论】：