使用 dplyr 将组汇总为间隔

Question

H, 我有一个这样的数据框：

d <- data.frame(v1=seq(0,9.9,0.1),
            v2=rnorm(100),
            v3=rnorm(100))

> head(d)
   v1          v2         v3
1 0.0 -0.01431916 -0.5005415
2 0.1 -1.01575590  1.5307473
3 0.2  1.00081065 -0.1730830
4 0.3 -1.20697918  0.5105118
5 0.4 -2.16698578 -1.0120544
6 0.5  0.33886508  0.4797016

我现在想要一个新的数据框，它总结了区间 0-0.99、1-1.99、2-2.99、3-3.99 中的所有值，例如平均值

喜欢这个

start end mean.v2 mean.v3
    0   1     0.2     0.1
    1   2     0.5     0.4

等等

谢谢

更新我应该补充一点，在我的真实数据集中，每个间隔中的观察具有不同的长度，它们并不总是从零开始或在 10 结束

Answer 1

这是@akrun 建议的使用cut() 的一种方法：

d %>% mutate( ints = cut(v1 ,breaks = 11)) %>% 
   group_by(ints) %>% 
   summarise( mean.v2 = mean(v2) , mean.v3 = mean(v3) )

Answer 2

基于@David H 的回答，有 2 个选项可供选择：

1. 使用中断向量生成带有cut() 的区间
2. 使用floor() 而不是cut() 生成间隔

创建数据

set.seed(33)
d <- data.frame(v1=seq(0,9.9,0.1),
            v2=rnorm(100),
            v3=rnorm(100))

使用中断向量生成带有cut() 的区间

对于这个简单的示例，您可以使用breaks <- 0:10，但更一般地说，让我们取d$v1 的最小值和最大值。

breaks <- floor(min(d$v1)):ceiling(max(d$v1))
breaks 
# [1]  0  1  2  3  4  5  6  7  8  9 10

总结区间 0-0.99, 1-1.99, 2-2.99, 3-3.99,....

d %>% 
    mutate(interval = cut(v1,
                          breaks, 
                          include.lowest = TRUE, 
                          right = FALSE)) %>%
    group_by(interval) %>% 
    summarise( mean.v2 = mean(v2) , mean.v3 = mean(v3))

# Source: local data frame [10 x 3]
# 
#    interval     mean.v2     mean.v3
#      (fctr)       (dbl)       (dbl)
# 1     [0,1) -0.13040624 -0.20781247
# 2     [1,2)  0.26505794  0.51990167
# 3     [2,3)  0.13451628  1.12066174
# 4     [3,4)  0.23451272 -0.14773437
# 5     [4,5)  0.34326922  0.28567969
# 6     [5,6) -0.77059944 -0.16629580
# 7     [6,7) -0.17617190  0.03320797
# 8     [7,8)  0.86550135 -0.24664350
# 9     [8,9) -0.06652047 -0.27798769
# 10   [9,10] -0.10424865  0.24060163

使用floor() 而不是cut() 生成间隔

通过从每个间隔的末尾减去一个小数 1e-9 来作弊。

d %>% 
    mutate(start = floor(v1), end = start + 1 - 1e-9 ) %>%
    group_by(start, end) %>% 
    summarise_each(funs(mean))

# Source: local data frame [10 x 4]
# Groups: start [?]
# 
#    start   end     mean.v2     mean.v3
#    (dbl) (dbl)       (dbl)       (dbl)
# 1      0     1 -0.13040624 -0.20781247
# 2      1     2  0.26505794  0.51990167
# 3      2     3  0.13451628  1.12066174
# 4      3     4  0.23451272 -0.14773437
# 5      4     5  0.34326922  0.28567969
# 6      5     6 -0.77059944 -0.16629580
# 7      6     7 -0.17617190  0.03320797
# 8      7     8  0.86550135 -0.24664350
# 9      8     9 -0.06652047 -0.27798769
# 10     9    10 -0.10424865  0.24060163

Answer 3

使用 floor() 和 ceiling() 函数。以及 ifelse() 在间隔为 1 - 1 或 2 - 2 的情况下。

d<-data.frame(v1=seq(0,9.9,0.1),
              v2=rnorm(100),
              v3=rnorm(100))          

library(dplyr)

d%>%
        mutate(start=floor(v1),
               end=ifelse(ceiling(v1)==start,start+1,ceiling(v1)))%>%
        group_by(start,end)%>%
        summarise(mean.v2=mean(v2),
                  mean.v3=mean(v3))

Source: local data frame [10 x 4]
Groups: start [?]

   start   end      mean.v2     mean.v3
   (dbl) (dbl)        (dbl)       (dbl)
1      0     1  0.135180183 -0.36083298
2      1     2 -0.245567899  0.26827020
3      2     3 -0.051136441  0.14211666
4      3     4  0.252451303  0.38530797
5      4     5  0.007209073  0.30137345
6      5     6 -0.307008690  0.07662942
7      6     7  0.103271270  0.14734865
8      7     8  0.016753997 -0.02559756
9      8     9 -0.199958098 -0.21821830
10     9    10  0.532339512 -0.46509108

相同，但包括一个名为间隔的列，而不是两个（开始和结束）：

d%>%
        mutate(start=floor(v1),
               end=ifelse(ceiling(v1)==start,start+1,ceiling(v1)),
               interval=paste(start,"-",end))%>%
        select(-start,-end)%>%
        group_by(interval)%>%
        summarise(mean.v2=mean(v2),
                  mean.v3=mean(v3))

Source: local data frame [10 x 3]

   interval      mean.v2     mean.v3
      (chr)        (dbl)       (dbl)
1     0 - 1  0.135180183 -0.36083298
2     1 - 2 -0.245567899  0.26827020
3     2 - 3 -0.051136441  0.14211666
4     3 - 4  0.252451303  0.38530797
5     4 - 5  0.007209073  0.30137345
6     5 - 6 -0.307008690  0.07662942
7     6 - 7  0.103271270  0.14734865
8     7 - 8  0.016753997 -0.02559756
9     8 - 9 -0.199958098 -0.21821830
10   9 - 10  0.532339512 -0.46509108