data.frame in r 中的条件运算

Question

我使用下面的代码在 r 中生成了一个数据帧：

set.seed(456)

data_5 <- data.frame(id=factor(rep(c("A","B","c"),each=214)),
                     people=c(floor(runif(214,min=10,max=800)),
                              floor(runif(214,min=20,max=810)),
                              floor(runif(214,min=30,max=820))))

Q1：我想添加一个新列，它显示来自列 "people" 中每个值的结果除以它所属的总值（也就是说类别 A 中的每个值将是除以A类总价值，B类同)

Q2：想添加一个新列，它应该显示每个步骤（总共 214 个步骤）的类别 A、B、C 的平均值，我知道它将生成一个包含 214 个值的列 3 次....但我想这可能不会影响绘图。

Q3：我想分别计算A类、B类、C类的Q1累计值

已经尝试通过生成每一列并对其进行整合来获得这些结果，但只是在寻找一种更好的优化方法..

干杯

Answer 1

您可以使用下面的 ave 函数（希望我正确理解您的问题）。使用第一行的语法，世界几乎就是你的牡蛎，你可以指定你想要应用于不同 id 类别的任何函数。您可能还想查看 aggregate、by 和 tapply 函数以将函数应用于不同的类别。

编辑以反映对评论中问题的更新：

data_5 <- data.frame(id = factor(rep(c("A","B","c"),each=214)),
                     people = c(floor(runif(214,min=10,max=800)),
                              floor(runif(214,min=20,max=810)),
                              floor(runif(214,min=30,max=820))),
                     time = rep(1:214, 3))

data_5$perc <- ave(data_5$people, data_5$id, FUN = function(x) x/sum(x))
data_5$cumperc <- ave(data_5$perc, data_5$id, FUN = cumsum) 
data_5$mean_cumperc <- ave(data_5$cumperc, data_5$time, FUN = mean)

data.frame in r 中的条件运算

conditional operation in data.frame in r

conditional

r

reshape

dataframe