【发布时间】:2017-07-11 16:58:01
【问题描述】:
我在这里遇到了一个大问题,非常感谢您的帮助。本质上,我有一个看起来像这样的大型数据框。请注意,所有这些 R 代码都在终端中,而不是 R STUDIO!
![数据帧]http://imgur.com/a/ftUZ5
我想要做的是通过独特的 val_lvl2 处理来分离数据框。
这是我想要做的代码,但规模要大得多。
功能代码:
remove_outliers <- function(x, na.rm = TRUE, ...) {
qnt <- quantile(x, probs=c(.25, .75), na.rm = na.rm, ...)
H <- 1.5 * IQR(x, na.rm = na.rm)
y <- x
y[x < (qnt[1] - H)] <- NA
y[x > (qnt[2] + H)] <- NA
y
}
代码:
holder1 <- subset(z_combined_cost_dtrmnt, val_lvl2 == "Hammer Toe Repair")
holder1 <- holder1[!(holder1$episode_count <=3),]
holder1$prd_num_of_days_num <- remove_outliers(holder1$prd_num_of_days_num)
这将删除 val_lvl2 中 Hammer Toe Repair 的所有异常长度,这正是我想要的。但是,我不想每次都做这一步,因为有很多独特的治疗方法!删除所有异常值后,我还需要删除 NA 列并将所有数据合并回一个数据帧“z_combined_cost_dtrmnt”,现在应该为 val_lvl2 中的每个唯一处理唯一地删除所有异常值长度。在这一点上,上面的代码是我在删除异常值方面所获得的,因此我们将不胜感激,因为我确信有一种更有效的方法可以做到这一点,然后为每种处理写出这段代码!
这里是 val_lvl2 中的每一个独特处理:![独特值]http://imgur.com/237OqCs
【问题讨论】:
标签: r dataframe data-manipulation outliers bigdata