R: Как я могу сделать n фреймов данных, сгруппированных по одному столбцу в оригинальном df? - PullRequest
Новая
       7

R: Как я могу сделать n фреймов данных, сгруппированных по одному столбцу в оригинальном df?

0 голосов
/ 04 декабря 2018

У меня есть фрейм данных со значением «Значение», за которым следуют Decile_Category_1, Decile_Category_2, ..., Decile_Category_n.

Я хочу составить n отдельных df, сгруппированных по их децилям, а затем хочу построить график для каждой сводной таблицы.Какой быстрый способ сделать это, кроме как набрать group_by n раз?

Редактировать: Пример Начальный DF: 

Value  Dec_Cat_1    Dec_Cat_2   Dec_Cat_3
100    1            3             1      
200    3            3             3
400    1            6             3 
...    ...          ...          ...

Окончание DF1 

Dec_Cat_1   Value
1           500
2           xxx
3           200
4           xxx
5           xxx          
6           xxx
7           xxx
8           xxx
9           xxx
10          xxx

Окончание DF2

Dec_Cat_2   Value
1           xxx
2           xxx
3           300
4           xxx
5           xxx          
6           400
7           xxx
8           xxx
9           xxx
10          xxx

И так далее для каждого столбца в исходном фрейме данных.

1 Ответ

0 голосов
/ 04 декабря 2018 
## Dataset
df = read.table(text="Value  Dec_Cat_1    Dec_Cat_2   Dec_Cat_3
100    1            3             1      
200    3            3             3
400    1            6             3", h=T)

Если вы имеете дело с несколькими фреймами данных, вы можете поместить их в список.Сначала разделите ваш фрейм данных из n столбцов в список, содержащий n-1 фреймов данных: 

l1 = lapply(df[-1],function(x) cbind(df[1],x))
$Dec_Cat_1
  Value x
1   100 1
2   200 3
3   400 1

$Dec_Cat_2
  Value x
1   100 3
2   200 3
3   400 6

$Dec_Cat_3
  Value x
1   100 1
2   200 3
3   400 3

Затем, используя функции из dplyr и tidyr, вы можете суммировать ваше значение: 

library(dplyr)
library(tidyr)
res = lapply(l1,function(d) d %>% group_by(x) %>% summarise(Value = sum(Value)) %>% complete(x = 1:10))
> res
$Dec_Cat_1
# A tibble: 10 x 2
       x Value
   <int> <int>
 1     1   500
 2     2    NA
 3     3   200
 4     4    NA
 5     5    NA
 6     6    NA
 7     7    NA
 8     8    NA
 9     9    NA
10    10    NA

$Dec_Cat_2
# A tibble: 10 x 2
       x Value
   <int> <int>
 1     1    NA
 2     2    NA
 3     3   300
 4     4    NA
 5     5    NA
 6     6   400
 7     7    NA
 8     8    NA
 9     9    NA
10    10    NA

$Dec_Cat_3
# A tibble: 10 x 2
       x Value
   <int> <int>
 1     1   100
 2     2    NA
 3     3   600
 4     4    NA
 5     5    NA
 6     6    NA
 7     7    NA
 8     8    NA
 9     9    NA
10    10    NA
...