R中的Groupby bins和聚合答案

【问题标题】：Groupby bins and aggregate in RR中的Groupby bins和聚合
【发布时间】：2014-08-12 13:26:24
【问题描述】：

我有像 (a,b,c) 这样的数据

其中“a”范围被分成 n（比如 3）个相等的部分，聚合函数计算 b 值（比如最大值）并在“c”处也分组。

所以输出看起来像

a_bin  b_m(c=1) b_m(c=2)
1-3     3          6
4-6     NaN        NaN
7-9     NaN        2

这是 MxN，其中 M = a bin 的数量，N = 唯一的 c 个样本或所有范围

我该如何处理？任何 R 包都可以帮助我完成吗？

【问题讨论】：

标签： r grouping aggregate bins

【解决方案1】：

我会使用data.table 和reshape2 的组合，它们都针对速度进行了全面优化（不使用来自apply 系列的for 循环）。

输出不会返回未使用的 bin。

v <- c(1, 4, 7, 10) # creating bins 
temp$int <- findInterval(temp$a, v)

library(data.table)
temp <- setDT(temp)[, list(b_m = max(b)), by = c("c", "int")]

library(reshape2)
temp <- dcast.data.table(temp, int ~ c, value.var = "b_m")
## colnames(temp) <- c("a_bin", "b_m(c=1)", "b_m(c=2)") # Optional for prettier table
## temp$a_bin<- c("1-3", "7-9") # Optional for prettier table

##   a_bin b_m(c=1) b_m(c=2)
## 1   1-3        3        6
## 2   7-9       NA        2

【讨论】：

@Arun，我知道，只是一直忘记 :) 虽然他们在 RStudio 中有一个新的团队成员 rewriting reshape2 with C++

【解决方案2】：

aggregate、cut 和 reshape 的组合似乎有效

df <- data.frame(a = c(1,2,9,1),
                 b = c(2,3,2,6),
                 c = c(1,1,2,2))

breaks <- c(0, 3, 6, 9)

# Aggregate data
ag <- aggregate(df$b, FUN=max,
                by=list(a=cut(df$a, breaks, include.lowest=T), c=df$c))

# Reshape data
res <- reshape(ag, idvar="a", timevar="c", direction="wide")

【讨论】：

【解决方案3】：

会有更简单的方法。

如果你的数据集是dat

res <- sapply(split(dat[, -3], dat$c), function(x) {
a_bin <- with(x, cut(a, breaks = c(1, 3, 6, 9), include.lowest = T, labels = c("1-3", 
    "4-6", "7-9")))
c(by(x$b, a_bin, FUN = max))
})
res1 <- setNames(data.frame(row.names(res), res), 
        c("a_bin", "b_m(c=1)", "b_m(c=2)"))
row.names(res1) <- 1:nrow(res1)

 res1
 a_bin b_m(c=1) b_m(c=2)
1   1-3        3        6
2   4-6       NA       NA
3   7-9       NA        2

【讨论】：