R:通过对 ID 进行分组来计算列中位数

R: Calculate the column medians by grouping the ID's

继续我之前的 ,现在我想按 ID 分组(仅适用于第 3 列)并计算列的中位数 (Point_B),然后用每个减去中位数列 (Point_B) 中的值到其各自的组。 NA 仍应返回。

注意:我希望 ID 分组仅应用于 Point_B 列而不应用于 Point_A,因为我想计算整个 Point_A 列的中位数并将其减去Point_A 中的值。

例如

ID <- c("A","A","A","B","B","B","C","C","C") 
Point_A <- c(1,2,NA,1,2,3,1,2,NA) 
Point_B <- c(1,2,3,NA,NA,1,1,1,3)

df <- data.frame(ID,Point_A ,Point_B)


+----+---------+---------+
| ID | Point_A | Point_B |
+----+---------+---------+
| A  | 1       | 1       |
| A  | 2       | 2       |
| A  | NA      | 3       |
| B  | 1       | NA      |
| B  | 2       | NA      |
| B  | 3       | 1       |
| C  | 1       | 1       |
| C  | 2       | 1       |
| C  | NA      | 3       |
+----+---------+---------+

我之前 post 提供的解决方案计算中位数而不按 ID 分组。这是

library(dplyr)
 df %>%
     mutate_each(funs(median=.-median(., na.rm=TRUE)), -ID)

期望的输出

+----+---------+---------+
| ID | Point_A | Point_B |
+----+---------+---------+
| A  | -1      | -1      |
| A  | 0       | 0       |
| A  | NA      | 1       |
| B  | -1      | NA      |
| B  | 0       | NA      |
| B  | 1       | 0       |
| C  | -1      | 0       |
| C  | 0       | 0       |
| C  | NA      | 2       |
+----+---------+---------+

我们如何通过 ID 分组获取 Column3 中的值?

你会想要一个 group_by,我猜(根据@docendodiscimus 的建议):

demed <- function(x) x-median(x,na.rm=TRUE)

df %>% 
  mutate_each(funs(demed),Point_A) %>%
  group_by(ID) %>%  
  mutate_each(funs(demed),Point_B)

给予

  ID Point_A Point_B
1  A      -1      -1
2  A       0       0
3  A      NA       1
4  B      -1      NA
5  B       0      NA
6  B       1       0
7  C      -1       0
8  C       0       0
9  C      NA       2

我更喜欢类似的 data.table 代码。它的语法需要多次写变量名,但括号要少得多:

require(data.table)
DT <- data.table(df)

DT[,Point_A:=demed(Point_A)
][,Point_B:=demed(Point_B)
,by=ID]