выберите группу до определенных наблюдений, разделенных группировкой var в R с контролем NA - PullRequest
Новая
       26

выберите группу до определенных наблюдений, разделенных группировкой var в R с контролем NA

0 голосов
/ 24 августа 2018

Мой образец.

 data=structure(list(add = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("x", 
"y"), class = "factor"), x1 = c(14L, 15L, 36L, 0L, 0L, 0L, 53L, 
10L, 39L, 27L, 67L, 25L, 19L, 49L, 53L, 64L, 61L, 12L, 75L, 34L, 
88L, 43L, 85L, 93L, 44L, 31L, 37L, 90L, 66L, 39L, 59L, 96L, 41L, 
23L, 20L, 26L, 69L, 28L, 35L, 96L, 87L, 82L, 70L, 68L, 26L, 12L, 
58L, 18L, 76L, 93L, 3L, 31L), group = structure(c(2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L), .Label = c("female", "male"), class = "factor")), .Names = c("add", 
"x1", "group"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -52L))

В этих данных есть групповая переменная (пол (мужской и женский), мне нужно получить среднее статистическое значение и 25 процентиль для ВСЕХ мужчин, которые идут перед женщиной. Мужчины, которые после женщины, я не трогаю.Кроме того, я не касаюсь женщины. Это анализ, разбитый по группам x и y из столбца добавления. Если для мужчины, который идет после значения женщины на x1> 25 процентиля, который мы рассчитали для мужчины до женщины, то этозначение должно быть заменено на среднее значение для мужчины перед женщиной. «Женскую категорию мы не трогаем».

Решение AntoniosK очень хорошее 

library(tidyverse)
library(data.table)

data %>%  
  group_by(add) %>%                                           # for each add do the below...
  mutate(group2 = rleid(group)) %>% 
  group_by(add, group, group2) %>%
  mutate(MEAN = mean(x1[group=="male" & group2==1]),               
         Q25 = quantile(x1[group=="male" & group2==1], 0.25)) %>%
  group_by(add) %>%                                            # for each add update x1 values....
  mutate(x1 = ifelse(group=="male" & group2==3 & x1 > unique(Q25[!is.na(Q25)]), unique(MEAN[!is.na(MEAN)]), x1)) %>%
  ungroup() %>%
  select(-group2) %>%
  data.frame()

, но теперь я хочу заменить значение 0 на x1 дляНет. 

data$x1[data$x1 == 0] <- NA

после этого, когда я снимаю скрипт, я получаю ошибку

Ошибка в mutate_impl (.data, dots): Ошибка оценки: пропущенные значения и NaN недопустимы, если «na.rm» равен FALSE.

Как сделать, чтобы этот скрипт передал NA и работал только со значением int?

edit 

data=structure(list(add = c(11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 
                       11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 
                       11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 
                       11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 
                       11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 
                       11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 
                       11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L, 11202L), x1 = c(NA, 
                                                                                       2L, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, 1L, 1L, NA, NA, NA, 
                                                                                       NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 1L, NA, NA, NA, NA, NA, 
                                                                                       NA, NA, NA, NA, NA, NA, NA, 3L, NA, NA, NA, NA, 1L, 1L, NA, NA, 
                                                                                       NA, NA, NA), group = structure(c(2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
                                                                                                                        2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
                                                                                                                        2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 2L, 2L, 
                                                                                                                        2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("female", 
                                                                                                                                                                                        "male"), class = "factor")), .Names = c("add", "x1", "group"), class = "data.frame", row.names = c(NA, 
                                                                                                                                                                                                                                                                                           -52L))

library(tidyverse)
library(data.table)

data %>%  
  group_by(add) %>%                                          
  mutate(group2 = rleid(group)) %>% 
  group_by(add, group, group2) %>%
  mutate(MEAN = mean(x1[group=="male" & group2==1]),               
         Q25 = quantile(x1[group=="male" & group2==1], 0.25)) %>%
  group_by(add) %>%                                           
  mutate(x1 = ifelse(group=="male" & group2==3 & x1 > unique(Q25[!is.na(Q25)]), unique(MEAN[!is.na(MEAN)]), x1),
         x1 = ifelse(x1==0, NA, x1)) %>%  # new code added
  ungroup() %>%
  select(-group2) %>%
  data.frame()

Edit2

результат кода 

add x1  group   MEAN    Q25
x   14.00000    male    23.72727    5.0
x   15.00000    male    23.72727    5.0
x   36.00000    male    23.72727    5.0
x   0.00000 male    23.72727    5.0
x   0.00000 male    23.72727    5.0
x   0.00000 male    23.72727    5.0
x   53.00000    male    23.72727    5.0
x   10.00000    male    23.72727    5.0
x   39.00000    male    23.72727    5.0
x   27.00000    male    23.72727    5.0
x   67.00000    male    23.72727    5.0
x   25.00000    female  NaN NA
x   19.00000    female  NaN NA
x   49.00000    female  NaN NA
x   53.00000    female  NaN NA
x   64.00000    female  NaN NA
x   61.00000    female  NaN NA
x   12.00000    female  NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA
x   23.72727    male    NaN NA

After 

add x1     group
x   94.90   male

сумма первых 4 мужчин после женщины = 94,90

1 Ответ

0 голосов
/ 24 августа 2018

Я добавил фрагмент кода, который решит вашу проблему, и краткое объяснение ошибки.

Обновленный код 

data=structure(list(add = structure(c(1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 
1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L), .Label = c("x", 
"y"), class = "factor"), x1 = c(14L, 15L, 36L, 0L, 0L, 0L, 53L, 
10L, 39L, 27L, 67L, 25L, 19L, 49L, 53L, 64L, 61L, 12L, 75L, 34L, 
88L, 43L, 85L, 93L, 44L, 31L, 37L, 90L, 66L, 39L, 59L, 96L, 41L, 
23L, 20L, 26L, 69L, 28L, 35L, 96L, 87L, 82L, 70L, 68L, 26L, 12L, 
58L, 18L, 76L, 93L, 3L, 31L), group = structure(c(2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 
2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L, 2L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 1L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 2L, 
2L), .Label = c("female", "male"), class = "factor")), .Names = c("add", 
"x1", "group"), class = "data.frame", row.names = c(NA, -52L))

library(tidyverse)
library(data.table)

data %>%  
  group_by(add) %>%                                          
  mutate(group2 = rleid(group)) %>% 
  group_by(add, group, group2) %>%
  mutate(MEAN = mean(x1[group=="male" & group2==1]),               
         Q25 = quantile(x1[group=="male" & group2==1], 0.25)) %>%
  group_by(add) %>%                                           
  mutate(x1 = ifelse(group=="male" & group2==3 & x1 > unique(Q25[!is.na(Q25)]), unique(MEAN[!is.na(MEAN)]), x1),
         x1 = ifelse(x1==0, NA, x1)) %>%  # new code added
  ungroup() %>%
  select(-group2) %>%
  data.frame()

Объяснение ошибки

Вы должны запустить предыдущую часть кода и в конце просто обновить столбец x1.Вы получаете эту ошибку, потому что NA значения нарушают вычисления mean и quantile, которые вам нужно сделать.

Альтернативным способом было бы обновить x1 в начале и затем использовать na.rm=T дляваши расчеты.

Для нового случая , который вы упомянули, где вы начинаете с NA значений для x1, попробуйте это: 

data %>%  
  group_by(add) %>%                                          
  mutate(group2 = rleid(group)) %>% 
  group_by(add, group, group2) %>%
  mutate(MEAN = mean(x1[group=="male" & group2==1], na.rm = T),      ## extra code here ##    
         Q25 = quantile(x1[group=="male" & group2==1], 0.25, na.rm = T)) %>%  ## extra code here ##
  group_by(add) %>%                                           
  mutate(x1 = ifelse(group=="male" & group2==3 & x1 > unique(Q25[!is.na(Q25)]), unique(MEAN[!is.na(MEAN)]), x1))%>%
  ungroup() %>%
  select(-group2) %>%
  data.frame()

Для новый регистр (правка 2), который вы упомянули, сначала сохраните вывод предыдущего кода как data2: 

data2 = data %>% ...

, а затем выполните следующее: 

data2 %>%
  group_by(add) %>%                           # for each add value                      
  mutate(group2 = rleid(group)) %>%           # created group2
  filter(group=="male" & group2==3) %>%       # keep only male after female
  summarise(SUM = sum(x1[row_number() <= 4])) # get sum of x1 for first 4 rows

# # A tibble: 2 x 2
#   add     SUM
#   <fct> <dbl>
# 1 x      94.9
# 2 y     107.
Добро пожаловать на сайт PullRequest, где вы можете задавать вопросы и получать ответы от других членов сообщества.

Нет похожих вопросов

...