【发布时间】:2015-05-01 23:26:31
【问题描述】:
这是早期post 的一个分支,它围绕简化我的功能和消除合并lapply 产生的数据帧的需要进行了讨论。尽管dplyr 和data.table 等工具消除了合并的需要,但我仍然想知道在这种情况下如何合并。我已将基于此answer 生成列表的函数简化为我之前的问题。
#Reproducible data
Data <- data.frame("custID" = c(1:10, 1:20),
"v1" = rep(c("A", "B"), c(10,20)),
"v2" = c(30:21, 20:19, 1:3, 20:6), stringsAsFactors = TRUE)
#Split-Apply function
res <- lapply(split(Data, Data$v1), function(df) {
cutoff <- quantile(df$v2, c(0.8, 0.9))
top_pct <- ifelse(df$v2 > cutoff[2], 10, ifelse(df$v2 > cutoff[1], 20, NA))
na.omit(data.frame(custID = df$custID, top_pct))
})
这给了我以下结果:
$A
custID top_pct
1 1 10
2 2 20
$B
custID top_pct
1 1 10
2 2 20
6 6 10
7 7 20
我希望结果如下所示:
custID A_top_pct B_top_pct
1 1 10 10
2 2 20 20
3 6 NA 10
4 7 NA 20
到达那里的最佳方式是什么?我应该进行某种重塑吗?如果我这样做,我必须先合并数据框吗?
这是我的解决方案,可能不是最好的。 (在实际应用中,列表中的数据框会多于两个。)
#Change the new variable name
names1 <- names(res)
for(i in 1:length(res)) {
names(res[[i]])[2] <- paste0(names1[i], "_top_pct")
}
#Merge the results
res_m <- res[[1]]
for(i in 2:length(res)) {
res_m <- merge(res_m, res[[i]], by = "custID", all = TRUE)
}
【问题讨论】: