计算 ID 保持面板数据形状的平均值答案

【问题标题】：Calculate mean value for ID keeping Panel Data Shape计算 ID 保持面板数据形状的平均值
【发布时间】：2017-08-04 11:55:39
【问题描述】：

下午好，我有以下问题希望有人可以帮助我找到正确的解决方案。情况如下：假设，一个人有一个不平衡的面板数据集

| ID |  Value  |  Time  |
| 1  |   12    |  2011  | 
| 1  |    8    |  2012  |
| 1  |   10    |  2013  |
| 2  |   24    |  2011  |
| 2  |   10    |  2012  |
| 3  |    1    |  2011  |
| 3  |    8    |  2012  |
| 3  |    2    |  2013  |

我尝试做的是计算每个 ID 的平均值，并为该个人的每一年插入这个值。结果应如下所示：

| ID |  Value  |  Time  |
| 1  |   10    |  2011  | 
| 1  |   10    |  2012  |
| 1  |   10    |  2013  |
| 2  |   17    |  2011  |
| 2  |   17    |  2012  |
| 3  |    4    |  2011  |
| 3  |    4    |  2012  |
| 3  |    4    |  2013  |

我见过很多相同类型的问题，但没有解决方案保留面板数据形式。有谁知道如何在 R 中解决这个问题？

【问题讨论】：

标签： r panel transformation

【解决方案1】：

library(dplyr)

df <- data.frame(ID = c(1,1,1,2,2,3,3,3), 
                 Value = c(12,8,10,24,10,1,8,2), 
                 Time = c(2011,2012,2013,2011,2012,2011,2012,2013))

df %>% 
  group_by(ID) %>% 
  summarise(Value = round(mean(Value))) %>% 
  right_join(df %>% select(-Value), by ="ID")

# A tibble: 8 x 3
     ID Value  Time
  <dbl> <dbl> <dbl>
1     1    10  2011
2     1    10  2012
3     1    10  2013
4     2    17  2011
5     2    17  2012
6     3     4  2011
7     3     4  2012
8     3     4  2013

编辑

正如 Sotos 在下面指出的，这是一个更好的解决方案：

df %>% group_by(ID) %>% mutate(Value = round(mean(Value)))

【讨论】：

为什么不直接使用mutate 并完成它呢？ df %>% group_by() %>% mutate(value = mean(Value)))
因为我还没有喝完今天的第一杯咖啡。（您从group_by 中漏掉了ID，看起来Value 应该四舍五入到最接近的整数。）
呵呵...当然是咖啡...星期一））

【解决方案2】：

有了data.table，这变成了“单线”：

library(data.table)
setDT(df)[, Value := round(mean(Value)), by = ID][]

      ID Value  Time
1:     1    10  2011
2:     1    10  2012
3:     1    10  2013
4:     2    17  2011
5:     2    17  2012
6:     3     4  2011
7:     3     4  2012
8:     3     4  2013

数据

df <- fread(
  "| ID |  Value  |  Time  |
| 1  |   12    |  2011  | 
| 1  |    8    |  2012  |
| 1  |   10    |  2013  |
| 2  |   24    |  2011  |
| 2  |   10    |  2012  |
| 3  |    1    |  2011  |
| 3  |    8    |  2012  |
| 3  |    2    |  2013  |",
  sep = "|", drop = c(1L, 5L))

【讨论】：

【解决方案3】：

ave 的基础 R 解决方案，

round(ave(df$Value, df$ID))
#[1] 10 10 10 17 17  4  4  4

【讨论】：