У меня есть данные, по которым я хочу обобщить групповые средства.Затем я хотел бы перегруппировать некоторые меньшие группы (соответствующие определенному условию n
Вот пример использования tibble и dyplr.
# preps
library(tibble)
library(dplyr)
set.seed(7)
# generate 4 groups with more observations
tbl_1 <- tibble(group = rep(sample(letters[1:4], 150, TRUE), each = 4),
score = sample(0:10, size = 600, replace = TRUE))
# generate 3 groups with less observations
tbl_2 <- tibble(group = rep(sample(letters[5:7], 50, TRUE), each = 3),
score = sample(0:10, size = 150, replace = TRUE))
# put them into one data frame
tbl <- rbind(tbl_1, tbl_2)
# aggregate the mean scores and count the observations for each group
tbl_agg1 <- tbl %>%
group_by(group) %>%
summarize(MeanScore = mean(score),
n = n())
Пока все просто.Далее я хочу показать только группы с более чем 100 наблюдениями.Все остальные группы должны быть объединены в одну группу под названием «другие».
# First, calculate summary stats for groups less then n < 100
tbl_agg2 <- tbl_agg1 %>%
filter(n<100) %>%
summarize(MeanScore = weighted.mean(MeanScore, n),
sumN = sum(n))
Примечание. В приведенном выше расчете произошла ошибка, которая теперь исправлена (@Frank: спасибо, что заметили ее!)
# Second, delete groups less then n < 100 from the aggregate table and add a row containing the summary statistics calculated above instead
tbl_agg1 <- tbl_agg1 %>%
filter(n>100) %>%
add_row(group = "others", MeanScore = tbl_agg2[["MeanScore"]], n = tbl_agg2[["sumN"]])
tbl_agg1 в основном показывает, чего я хочупокажи, но мне интересно, есть ли более плавный и эффективный способ сделать это.В то же время мне интересно, как подход data.table мог бы решить эту проблему.
Я приветствую любые предложения.