Проблема с вычислением квантиля для ряда чисел с использованием таблицы данных в R - PullRequest
Новая
       10

Проблема с вычислением квантиля для ряда чисел с использованием таблицы данных в R

1 голос
/ 19 марта 2020

Мне нужно вычислить квантиль для числового ряда в таблице данных R для каждой строки в таблице данных. 

Table:  

       2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
         NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA
       11.7 10.7 10.8 11.8 12.2 13.8  7.0 10.2 11.2  6.8  7.4  9.1  9.5  9.4  9.3 15.6 11.3 13.0 10.9 10.5
         NA   NA  9.5 11.3 16.6 12.2   NA   NA 69.6   NA   NA 12.4 10.8 10.5  8.8  9.9   NA  7.7 12.1   NA
        9.1  8.7 29.9 23.1 18.3 23.5 21.5 23.0 18.2 28.8 39.9 16.4 16.9 23.4 18.8 31.9 26.2 22.4 29.2 25.2
       14.7 17.5 21.1 19.4 20.0 14.5 14.1 12.6  9.9 12.6  6.4  9.6 18.5 14.3 26.2 10.7  6.4  6.9  7.1  9.0

Я хочу рассчитать квантиль для каждой строки таблицы выше. Пожалуйста, смотрите мой код ниже, но мне нужно разместить значения для каждой строки, как показано в «Выходных данных». 

year_cols <- c(2000:2019) 
Table[, c("10","25","50","75","100") := quantile(.SD, na.rm = TRUE, c(0.1,0.25,0.5,0.75,1.0)), .SDcols = as.character(year_cols)]

Как я могу вычислить квантильные значения для каждой строки, как показано ниже, или я ценю, если кто-то может помочь пересмотреть мой код, чтобы я мог показывать квантильные значения для каждой строки, используя таблицу данных R. 

Output:

2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 10%  25%  50%  75%  100% 
  NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA  NA  NA   NA   NA   NA
11.7 10.7 10.8 11.8 12.2 13.8  7.0 10.2 11.2  6.8  7.4  9.1  9.5  9.4  9.3 15.6 11.3 13.0 10.9 10.5 7.36 9.37 10.75 11.72 15.60 
  NA   NA  9.5 11.3 16.6 12.2   NA   NA 69.6   NA   NA 12.4 10.8 10.5  8.8  9.9   NA  7.7 12.1   NA
 9.1  8.7 29.9 23.1 18.3 23.5 21.5 23.0 18.2 28.8 39.9 16.4 16.9 23.4 18.8 31.9 26.2 22.4 29.2 25.2
14.7 17.5 21.1 19.4 20.0 14.5 14.1 12.6  9.9 12.6  6.4  9.6 18.5 14.3 26.2 10.7  6.4  6.9  7.1  9.0

1 Ответ

1 голос
/ 19 марта 2020

Один из вариантов - группировать по строкам 

year_cols <- as.character(2000:2019)
Table[, c("10%", "25%", "50%", "75%", "100%") := 
   as.list(quantile(unlist(.SD), na.rm = TRUE, 
       c(0.1,0.25,0.5,0.75,1.0))), by = seq_len(nrow(Table)), 
        .SDcols = year_cols]
Table
#   2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019   10%
#1:   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    NA
#2: 11.7 10.7 10.8 11.8 12.2 13.8  7.0 10.2 11.2  6.8  7.4  9.1  9.5  9.4  9.3 15.6 11.3 13.0 10.9 10.5  7.36
#3:   NA   NA  9.5 11.3 16.6 12.2   NA   NA 69.6   NA   NA 12.4 10.8 10.5  8.8  9.9   NA  7.7 12.1   NA  8.87
#4:  9.1  8.7 29.9 23.1 18.3 23.5 21.5 23.0 18.2 28.8 39.9 16.4 16.9 23.4 18.8 31.9 26.2 22.4 29.2 25.2 15.67
#5: 14.7 17.5 21.1 19.4 20.0 14.5 14.1 12.6  9.9 12.6  6.4  9.6 18.5 14.3 26.2 10.7  6.4  6.9  7.1  9.0  6.85
#      25%   50%    75% 100%
#1:     NA    NA     NA   NA
#2:  9.375 10.75 11.725 15.6
#3:  9.800 11.05 12.250 69.6
#4: 18.275 23.05 26.850 39.9
#5:  9.450 13.35 17.750 26.2

Другой путь - rowQuantiles из matrixStats после преобразования в matrix

library(matrixStats)
Table[, c("10%", "25%", "50%", "75%", "100%") := 
    as.data.frame(rowQuantiles(as.matrix(.SD), na.rm = TRUE,
     probs = c(0.1,0.25,0.5,0.75,1.0))), .SDcols = as.character(year_cols)]



Table
#   2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019   10%
#1:   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA   NA    NA
#2: 11.7 10.7 10.8 11.8 12.2 13.8  7.0 10.2 11.2  6.8  7.4  9.1  9.5  9.4  9.3 15.6 11.3 13.0 10.9 10.5  7.36
#3:   NA   NA  9.5 11.3 16.6 12.2   NA   NA 69.6   NA   NA 12.4 10.8 10.5  8.8  9.9   NA  7.7 12.1   NA  8.87
#4:  9.1  8.7 29.9 23.1 18.3 23.5 21.5 23.0 18.2 28.8 39.9 16.4 16.9 23.4 18.8 31.9 26.2 22.4 29.2 25.2 15.67
#5: 14.7 17.5 21.1 19.4 20.0 14.5 14.1 12.6  9.9 12.6  6.4  9.6 18.5 14.3 26.2 10.7  6.4  6.9  7.1  9.0  6.85
#      25%   50%    75% 100%
#1:     NA    NA     NA   NA
#2:  9.375 10.75 11.725 15.6
#3:  9.800 11.05 12.250 69.6
#4: 18.275 23.05 26.850 39.9
#5:  9.450 13.35 17.750 26.2

данные 

Table <- structure(list(`2000` = c(NA, 11.7, NA, 9.1, 14.7), `2001` = c(NA, 
 10.7, NA, 8.7, 17.5), `2002` = c(NA, 10.8, 9.5, 29.9, 21.1), 
     `2003` = c(NA, 11.8, 11.3, 23.1, 19.4), `2004` = c(NA, 12.2, 
     16.6, 18.3, 20), `2005` = c(NA, 13.8, 12.2, 23.5, 14.5), 
     `2006` = c(NA, 7, NA, 21.5, 14.1), `2007` = c(NA, 10.2, NA, 
     23, 12.6), `2008` = c(NA, 11.2, 69.6, 18.2, 9.9), `2009` = c(NA, 
     6.8, NA, 28.8, 12.6), `2010` = c(NA, 7.4, NA, 39.9, 6.4), 
     `2011` = c(NA, 9.1, 12.4, 16.4, 9.6), `2012` = c(NA, 9.5, 
     10.8, 16.9, 18.5), `2013` = c(NA, 9.4, 10.5, 23.4, 14.3), 
     `2014` = c(NA, 9.3, 8.8, 18.8, 26.2), `2015` = c(NA, 15.6, 
     9.9, 31.9, 10.7), `2016` = c(NA, 11.3, NA, 26.2, 6.4), `2017` = c(NA, 
     13, 7.7, 22.4, 6.9), `2018` = c(NA, 10.9, 12.1, 29.2, 7.1
     ), `2019` = c(NA, 10.5, NA, 25.2, 9)), class = c("data.table", 
 "data.frame"), row.names = c(NA, -5L))
...