Ich arbeite an der Validierung einer Funktion, um die Erfolgsquoten für ein bestimmtes Kriterium in meinem Labor zu berechnen. Die Mathematik dahinter ist sehr einfach: Bei einer Anzahl von bestandenen oder fehlgeschlagenen Tests, welcher Prozentsatz wurde überschritten.dplyr :: muate gibt x/y = NA, fasse zusammen x/y = reelle Zahl
Die Daten werden als eine Spalte von Werten bereitgestellt werden, die entweder P1 (weitergegeben ersten Test) sind, F1 (auf dem ersten Test nicht bestanden), P2 oder F2 (bestanden oder zweiten Test nicht bestanden, jeweils). Ich habe die Funktion passRate unten geschrieben, um bei der Berechnung der Erfolgsquoten insgesamt (erster und zweiter Versuch) und beim ersten Test und zweiten Test isoliert zu helfen.
Der Qualitätsspezialist, der die Parameter für die Validierung eingerichtet hat, hat mir eine Liste der Bestanden- und Fehlgeschlagen-Zählungen gegeben, die ich unter Verwendung der test_vector-Funktion unten in einen Vektor umwandle.
Alles sah gut aus, bis ich in die dritte Zeile des Pass Datenrahmens kam, der die Pass/Fail-Zählungen meines Qualitätsspezialisten enthält. Statt eines zweiten Testdurchlauf von 100% der Rückkehr gibt es NA ... aber nur, wenn ich mutate
library(dplyr)
Pass <- structure(list(P1 = c(2L, 0L, 10L),
F1 = c(0L, 2L, 0L),
P2 = c(0L, 3L, 2L),
F2 = c(0L, 2L, 0L),
id = 1:3),
.Names = c("P1", "F1", "P2", "F2", "id"),
class = c("tbl_df", "data.frame"),
row.names = c(NA, -3L))
hier ist so etwas wie das, was ich mit mutate tat.
Pass %>%
group_by(id) %>%
mutate(pass_rate = (P1 + P2)/(P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
pass_rate1 = P1/(P1 + F1) * 100,
pass_rate2 = P2/(P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [3 x 8]
Groups: id [3]
P1 F1 P2 F2 id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (int) (int) (int) (int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 2 0 0 0 1 100.00000 100 NA
2 0 2 3 2 2 42.85714 0 60
3 10 0 3 1 3 100.00000 100 NA
vergleichen, wenn ich summarise
Pass %>%
group_by(id) %>%
summarise(pass_rate = (P1 + P2)/(P1 + P2 + F1 + F2) * 100,
pass_rate1 = P1/(P1 + F1) * 100,
pass_rate2 = P2/(P2 + F2) * 100)
Source: local data frame [3 x 4]
id pass_rate pass_rate1 pass_rate2
(int) (dbl) (dbl) (dbl)
1 1 100.00000 100 NA
2 2 42.85714 0 60
3 3 100.00000 100 100
verwende ich erwartet hätte diese die gleichen Ergebnisse zurückzukehren. Meine Vermutung ist, dass mutate irgendwo Probleme hat, weil es n Zeilen pro Gruppe an n Zeilen im Ergebnis (wird es bei der Berechnung n hier verwirrt?) Wird, während summarise weiß, dass egal, wie viele Zeilen es beginnt, es ist gehe zum Ende mit nur 1.
Hat jemand irgendwelche Gedanken darüber, was die Mechanik hinter diesem Verhalten sind?
Das ist ein wirklich verwickeltes Beispiel. Hast du einen einfacheren, der zeigt, was wie ein Fehler klingt (in deinem Titel)? Hier ist die typische Referenz: [mcve] – Frank
Sie haben recht, ich hatte nicht viel Zeit damit verbracht, es zu entkonvoltieren. Ich habe Code eingegeben, um die Ergebnisse ohne die zusätzlichen Funktionen zu berechnen. – Benjamin
Scheint wie ein Fehler: 'Pass <- data.frame (P2 = c (0,3,2), F2 = c (0,2,0), id = 1: 3); Übergeben Sie%>% group_by (id)%>% mutieren (pass2 = P2/(P2 + F2)) '. Es sollte keine NA in Zeile 3 geben – jeremycg