计算 R rstats 中预聚合数据（具有均值和计数）的中位数

Question

如何对已经聚合的数据进行正确的median计算？

例如，如果我有一个如下所示的数据框：

> df <- data.frame(name = c("A","B","C","D"), count = c(1,3,5,2), avg = c(100,50,20,10))
> df
# A tibble: 4 × 3
   name count   avg
  <chr> <dbl> <dbl>
1     A     1   100
2     B     3    50
3     C     5    20
4     D     2    10

假设我们不太了解箱内的内容，但假设箱内几乎没有变化。据我们所知，我们会像这样排列值：

10 10 20 20 20 20 20 50 50 50 100

在 11 个值中，中位数将是第 第 6 个，即 20

但如果我简单地取 median()，R 会取 4 个值：10, 20, 50, 100

> median(df$avg)
[1] 35

这不是我想要的。

如何解决这个问题并“展开”数据集？

Answer 1

根据李哲元的评论解决了。这很简单，我很惊讶我不知道它。

with(df, median(rep.int(avg, count)) )

计算 R rstats 中预聚合数据（具有均值和计数）的中位数

Calculate median on pre-aggregated data (having means and counts) in R rstats

statistics

r

aggregation

median