R在函数中聚合多个参数

我试着通过在data.frame上使用聚合来避免耗时的循环.但我需要其中一列的值进入最终计算.

dat <- data.frame(key = c('a','b','a','b'),rate = c(0.5,0.4,1,0.6),v1 = c(4,3,1),v2 = c(2,9,4))

>dat
  key rate v1 v2
1   a  0.5  4  2
2   b  0.4  0  0
3   a  1.0  3  9
4   b  0.6  1  4

aggregate(dat[,-1],list(key=dat$key),function(x,y=dat$rate){
        rates <- as.numeric(y)
        values <- as.numeric(x)
        return(sum(values*rates)/sum(rates))
    })

注意：该功能只是一个例子！
这个实现的问题是y = dat $rate给出了所有4个dat的速率,当我想要的只是2个聚合速率！
Anny对如何做到这一点有所了解？
谢谢！

DT <- data.table(dat,key = "key")
DT[,list(v1 = sum(rate * v1)/sum(rate),v2 = sum(rate * v2)/sum(rate)),by = "key"]
#    key       v1       v2
# 1:   a 3.333333 6.666667
# 2:   b 0.600000 2.400000

好.因此,只需要编写两个变量就很容易,但是当我们有更多的列时呢？将lapply(.SD,…)与您的函数结合使用：

首先,一些数据：

set.seed(1)
dat <- data.frame(key = rep(c("a","b"),times = 10),rate = runif(20,min = 0,max = 1),v1 = sample(10,20,replace = TRUE),v2 = sample(20,v3 = sample(30,x1 = sample(5,x2 = sample(6:10,x3 = sample(11:15,replace = TRUE))
library(data.table)
datDT <- data.table(dat,key = "key")
datDT
#     key       rate v1 v2 v3 x1 x2 x3
#  1:   a 0.26550866 10 17 28  3  9 15
#  2:   a 0.57285336  7 16 14  2  7 13
#  3:   a 0.20168193  3 11 20  4  9 14
#  4:   a 0.94467527  1  1 15  4  6 13
#  5:   a 0.62911404  9 15  3  2 10 12
#  6:   a 0.20597457  5 10 11  2 10 13
#  7:   a 0.68702285  5  9 11  4  7 11
#  8:   a 0.76984142  9  2 15  4  6 15
#  9:   a 0.71761851  8  7 26  3  9 13
# 10:   a 0.38003518  8 14 24  5  8 15
# 11:   b 0.37212390  3 13  9  4  7 13
# 12:   b 0.90820779  2 12 10  2 10 11
# 13:   b 0.89838968  4 16  8  2  7 13
# 14:   b 0.66079779  4 10 23  1  8 12
# 15:   b 0.06178627  4 14 27  1  8 13
# 16:   b 0.17655675  6 18 26  1  9 11
# 17:   b 0.38410372  2  5 11  5  8 14
# 18:   b 0.49769924  7  2 27  4  6 13
# 19:   b 0.99190609  2 11 12  3  6 13
# 20:   b 0.77744522  5  9 29  4  9 13

二,聚合：

datDT[,lapply(.SD,y = rate) sum(y * x)/sum(y)),by = "key"]
#    key      rate       v1        v2       v3       x1       x2       x3
# 1:   a 0.6501303 6.335976  8.634691 15.75915 3.363832 7.658762 13.19152
# 2:   b 0.7375793 3.595585 10.749705 16.26582 2.792390 7.741787 12.57301

如果您有一个非常大的数据集,您可能希望一般地探索data.table.

为了它的价值,我在基地R也取得了成功,但我不确定这会有多高效,特别是因为转置等等.

t(sapply(split(dat,dat[1]),y = 3:ncol(dat)) {
           V1 <- vector()
           for (i in 1:length(y)) {
             V1[i] <- sum(x[2] * x[y[i]])/sum(x[2])
           }
           V1
         }))
#       [,1]      [,2]     [,3]     [,4]     [,5]     [,6]
# a 6.335976  8.634691 15.75915 3.363832 7.658762 13.19152
# b 3.595585 10.749705 16.26582 2.792390 7.741787 12.57301

（编辑：安卓应用网）

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