使用for循环过滤R中不同组的数据帧答案

【问题标题】：Using for loop to filter data frame with different groups in R使用for循环过滤R中不同组的数据帧
【发布时间】：2017-10-04 17:42:06
【问题描述】：

如果我有一个数据框：

d <- data.frame(
  name = c("n1", "n2", "n3", "n4", "n5", "n6", "n7", "n8", "n9", "n10"),
  color = c("blue", "blue", "red", "blue", "red", "blue", "blue", "red", "green", "green"),
weight = c(53, 34, 63, 25, 45, 24, 66, 12, 45, 8),
  gender = c(1, 0, 0, 0, 1 ,1 ,1 , 0, 1, 0))

我将如何使用 R 中的 for 循环函数来过滤从平均 每个“颜色”中 +10 的“权重”值？所以我会得到所有行的输出，这些行的权重为每个单独“颜色”的平均值 +10。

我知道d[d$weight > mean(d$weight) + (10 + sd(d$weight)), ] 会给我符合整个样本的这个标准的行，但我试图分别找到每个“颜色”的值，因为每个“颜色”都有不同的 sd 值。

我正在尝试理解 R 中的 for 循环。

【问题讨论】：

嗨，如果你想得到平均值，为什么在你的例子中使用sd？为什么需要使用 for 循环（在R 中通常最好避免使用它们）？
抱歉，我不小心漏掉了那部分，我现在已经修好了。

标签： r for-loop dataframe filter

【解决方案1】：

为此使用for 循环是一个糟糕的主意，但既然你问...

d <- data.frame(
  name = c("n1", "n2", "n3", "n4", "n5", "n6", "n7", "n8", "n9", "n10"),
  color = c("blue", "blue", "red", "blue", "red", "blue", "blue", "red", "green", "green"),
  weight = c(53, 34, 63, 25, 45, 24, 66, 12, 45, 8),
  gender = c(1, 0, 0, 0, 1 ,1 ,1 , 0, 1, 0)) 

d[d$weight > (10 + sd(d$weight)), ]

for (color in unique(d$color)) {
  subd <- d[d$color == color, ]
  print(subd[subd$weight > (10 + sd(subd$weight)), ])
}

【讨论】：

【解决方案2】：

我同意@cj-yetman 的观点，即使用for 循环执行此操作并不理想。更好的方法是使用dplyr 分组功能。类似的东西：

library(dplyr)
d2 <- d %>% 
  group_by(color) %>% 
  mutate(avg_w = mean(weight, na.rm = T)) %>% 
  filter(abs(weight - avg_w) <= 10)

> d2
Source: local data frame [2 x 5]
Groups: color [2]

    name  color weight gender avg_w
  <fctr> <fctr>  <dbl>  <dbl> <dbl>
1     n2   blue     34      0  40.4
2     n5    red     45      1  40.0

【讨论】：

【解决方案3】：

考虑一下基本 R by 函数，它完全按照您的需要：在不同级别的数据帧上运行相同的操作，这里是 color 值。返回的是一个数据帧列表，然后您可以运行 do.call(rbind, ...) 以获得最终数据帧：

mean_subsetsdflist <- by(d, d$color, function(i) 
     i[i$weight > (mean(i$weight) + (10 + sd(i$weight))), ])

mean_subsetdf <- do.call(rbind, mean_subsetsdflist)

【讨论】：