Mehrere Spalten auf einen Schlag erstellen?

Sagen wir, ich habe ein data.frameMehrere Spalten auf einen Schlag erstellen?

DF = structure(list(AE = c(148, 1789, 1223, 260, 1825, 37, 1442, 484, 
10, 163, 1834, 254, 445, 837, 721, 1904, 1261, 382, 139, 213), 
    FW = structure(c(1L, 3L, 2L, 3L, 3L, 1L, 2L, 3L, 2L, 2L, 
    3L, 2L, 3L, 2L, 1L, 3L, 1L, 1L, 1L, 3L), .Label = c("LYLR", 
    "OCXG", "BIYX"), class = "factor"), CP = c("WYB/NXO", "HUK/NXO", 
    "HUK/WYB", "HUK/NXO", "WYB/NXO", "HUK/WYB", "HUK/NXO", "HUK/NXO", 
    "WYB/NXO", "HUK/NXO", "WYB/NXO", "HUK/NXO", "HUK/WYB", "WYB/NXO", 
    "HUK/WYB", "WYB/NXO", "WYB/NXO", "HUK/WYB", "WYB/NXO", "WYB/NXO" 
    ), SD = c(1, 1, -1, 1, 1, 1, 1, -1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, 
    -1, 1, -1, 1, 1, 1)), .Names = c("AE", "FW", "CP", "SD"), row.names = c(NA, -20L), class = "data.frame")

oder in für Menschen lesbaren Format:

 AE FW  CP SD 
1 148 LYLR WYB/NXO 1 
2 1789 BIYX HUK/NXO 1 
3 1223 OCXG HUK/WYB -1 
4 260 BIYX HUK/NXO 1 
5 1825 BIYX WYB/NXO 1 
6 37 LYLR HUK/WYB 1 
7 1442 OCXG HUK/NXO 1 
8 484 BIYX HUK/NXO -1 
9 10 OCXG WYB/NXO 1 
10 163 OCXG HUK/NXO 1 
11 1834 BIYX WYB/NXO -1 
12 254 OCXG HUK/NXO -1 
13 445 BIYX HUK/WYB 1 
14 837 OCXG WYB/NXO -1 
15 721 LYLR HUK/WYB -1 
16 1904 BIYX WYB/NXO 1 
17 1261 LYLR WYB/NXO -1 
18 382 LYLR HUK/WYB 1 
19 139 LYLR WYB/NXO 1 
20 213 BIYX WYB/NXO 1

Als data.table,

DT = data.table(DF) 
setkey(DT, CP)

Betrachten wir nun die beiden folgenden Operationen:

DT[, amount_sum_fh := DT[.(CP = CP), 
        on = .(CP), mean(AE * SD), by=.EACHI]$V1] 
    DT[, amount_sum_sh := DT[.(CP = CP), 
        on = .(CP), mean(AE), by=.EACHI]$V1]

Gibt es eine Möglichkeit, sie auf einen Schlag zu machen?

Quelle

2017-04-13 user189035

In diesem Fall ist kein Join 'DF [, \': = \ '(x = Mittelwert (AE * SD), y = Mittelwert (AE)), = CP] [] 'erforderlich. Im Allgemeinen denke ich, dass ein Join nur benötigt wird, wenn eine Ungleichheit in den 'on = 'merge conditions oder eine separate Tabelle involviert ist. – Frank

In Frage, Kommentare und Antworten drei Ansätze wurden bisher vorgestellt:

Der OP posted Code, der schließt sich bringt.
Frank suggested ein data.table Ansatz ohne beizutreten.
Zelazny7 gave eine Basis R Antwort.

zu entscheiden, welche die schnellsten der Alternativen ist, das microbenchmark Paket verwendet werden kann:

mit der eher geringen Stichprobengröße

library(data.table) 
DT = data.table(DF) 
setkey(DT, CP) 

mb <- microbenchmark::microbenchmark(
    OP = { 
    DT[, amount_sum_fh := DT[.(CP = CP), 
           on = .(CP), mean(AE * SD), by=.EACHI]$V1] 
    DT[, amount_sum_sh := DT[.(CP = CP), 
           on = .(CP), mean(AE), by=.EACHI]$V1] 
    }, 
    Frank = DT[, `:=`(amount_sum_fh = mean(AE*SD), amount_sum_sh = mean(AE)), by = CP], 
    DF = transform(DF, 
       amount_sum_fh = ave(AE * SD, CP, FUN = mean), 
       amount_sum_sh = ave(AE, CP, FUN = mean)), 
    times = 100L 
) 

mb 
#Unit: microseconds 
# expr  min  lq  mean median  uq  max neval cld 
# OP 4090.271 4288.2800 4614.9625 4417.2700 4633.7880 7470.179 100 c 
# Frank 548.833 612.9355 687.6306 643.5160 711.5745 1142.041 100 a 
# DF 725.649 769.8660 840.5960 811.9315 870.3365 1376.425 100 b

Selbst, data.table Version Frank etwa 25% schneller als das ist Basis-R-Ansatz.

Quelle

2017-04-13 14:48:24 Uwe

Ihre ist eindeutig die beste Antwort, da sie 'data.table' verwendet. Ich möchte Basis-R-Antworten für diejenigen bereitstellen, die den Overhead zusätzlicher Pakete nicht möchten. – Zelazny7

Dies ist eine Möglichkeit, es mit Base R zu tun:

DF2 <- transform(DF, 
    amount_sum_fh=ave(AE * SD, CP, FUN = mean), 
    amount_sum_sh=ave(AE, CP, FUN = mean))

jedoch die data.frame von CP nicht sortiert ist.

> DF2 
    AE FW  CP SD amount_sum_fh amount_sum_sh 
1 148 LYLR WYB/NXO 1  34.11111  907.8889 
2 1789 BIYX HUK/NXO 1  486.00000  732.0000 
3 1223 OCXG HUK/WYB -1 -216.00000  561.6000 
4 260 BIYX HUK/NXO 1  486.00000  732.0000 
5 1825 BIYX WYB/NXO 1  34.11111  907.8889 
6 37 LYLR HUK/WYB 1 -216.00000  561.6000 
7 1442 OCXG HUK/NXO 1  486.00000  732.0000 
8 484 BIYX HUK/NXO -1  486.00000  732.0000 
9 10 OCXG WYB/NXO 1  34.11111  907.8889 
10 163 OCXG HUK/NXO 1  486.00000  732.0000 
11 1834 BIYX WYB/NXO -1  34.11111  907.8889 
12 254 OCXG HUK/NXO -1  486.00000  732.0000 
13 445 BIYX HUK/WYB 1 -216.00000  561.6000 
14 837 OCXG WYB/NXO -1  34.11111  907.8889 
15 721 LYLR HUK/WYB -1 -216.00000  561.6000 
16 1904 BIYX WYB/NXO 1  34.11111  907.8889 
17 1261 LYLR WYB/NXO -1  34.11111  907.8889 
18 382 LYLR HUK/WYB 1 -216.00000  561.6000 
19 139 LYLR WYB/NXO 1  34.11111  907.8889 
20 213 BIYX WYB/NXO 1  34.11111  907.8889

Quelle

2017-04-13 12:38:45 Zelazny7

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Antwort

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