迭代地从数据框中 rbind 10% 的数据并绘图答案

【问题标题】：Iteratively rbind 10% of the data from data frame and plotting迭代地从数据框中 rbind 10% 的数据并绘图
【发布时间】：2015-12-18 15:02:07
【问题描述】：

我有三个数据框，每个数据框都有 1 列，但 df1、df2、df3 的行数不同，分别为 100,100,1000。我想迭代地做一个 rbind 并通过每次取 10% 的数据来重复计算小块数据的平均值之类的度量。这意味着在第一次迭代中，我需要 df1 中的 10 行、df2 中的 10 行和 df3 中的 100 行，对于这个集合，我需要得到一个平均值，并且该过程应该继续 10 次。而且我需要随着时间的推移绘制迭代块，以显示迭代中 y 轴的平均值，并通过此过程获得总体平均值。有什么建议？

df1<- data.frame(A=c(1:100))
df2<- data.frame(A=c(1:100))
df3<- data.frame(A=c(1:1000))

library(dplyr)
for i in (1:10)
     { df[i]<- rbind_list(df1,df2,df3)
      mean=mean(df$A)}

【问题讨论】：

标签： r dataframe dplyr rbind

【解决方案1】：

您试图保持单独的数据框使事情变得复杂。添加一个“组”列——如果您愿意，可以将其称为“迭代”——并将您的数据放在一个数据框中：

df1$group = rep(1:10, each = nrow(df1) / 10)
df2$group = rep(1:10, each = nrow(df2) / 10)
df3$group = rep(1:10, each = nrow(df3) / 10)
df = rbind(df1, df2, df3)

means = group_by(df, group) %>% summarize(means = mean(A))
means
#  Source: local data frame [10 x 2]
#
#     group means
#  1      1    43
#  2      2   128
#  3      3   213
#  4      4   298
#  5      5   383
#  6      6   468
#  7      7   553
#  8      8   638
#  9      9   723
# 10     10   808

您的总体平均值为mean(df$A)。您可以使用with(means, plot(group, means)) 进行绘图。

编辑：

如果组不完全正确，我将按以下方式分配组列。确保您的 dplyr 是最新的，这使用了 bind_rows() 的 .id 参数，这是本月在 0.4.3 版中新增的。

library(dplyr)
# dplyr > 0.4.3

df = bind_rows(df1, df2, df3, .id = "id")
df = df %>% group_by(id) %>%
    mutate(group = (0:(n() - 1)) %/% (n() / 10) + 1)

id 列告诉您该行来自哪个数据框，group 列将其分成 10 个组。上面的其余代码应该可以正常工作。

【讨论】：

谢谢！我有奇数，所以不知何故无法将它们分组。有什么想法吗？