如何对 group_by 的结果应用自定义函数

【问题标题】：How to apply self-defined function on the result of group_by如何对 group_by 的结果应用自定义函数
【发布时间】：2015-02-23 22:22:46
【问题描述】：

我想按某个列对数据进行分组，然后用最近的观察结果替换 NA。有没有什么方法可以将聚合函数以外的函数应用于group_by的结果？

这是用 ddply 实现的两个示例：

1：

dt<-data.table(A=rep(c(1:3),2), B=c(1,2,NA,NA,2,5),C=c(9,NA,2,8,NA,4)
ddply(dt,"A",function(x){na.locf(x, na.rm = FALSE,fromLast=FALSE)})

2：

ddply(dt,"A",function(x){
 if (x[1,"A"]>2){
  x[,2:3]*1
 } else {
  x[,2:3]*(-1)
}

})

我不知道如何用 groug_by 复制它，它应该比 ddply 更快。顺便问一下，有没有比na.locf更快的NA替换函数？

非常感谢。

【问题讨论】：

标签： r dplyr

【解决方案1】：

以下是使用 dplyr 的方法

dt %>%
   group_by(A) %>%
   mutate_each(funs(na.locf(., na.rm = FALSE, fromLast = FALSE)))

但如果你已经在使用data.table，为什么不直接使用它呢？

dt[, lapply(.SD, na.locf, na.rm = FALSE, fromLast = FALSE), by = A]

您还可以使用:= 运算符通过引用更新数据表，如

dt[, names(dt)[-1] := lapply(.SD, na.locf, na.rm = FALSE, fromLast = FALSE), A]

【讨论】：