返回矩阵时在R中使用聚合答案

【问题标题】：using aggregate in R when returning matrix返回矩阵时在R中使用聚合
【发布时间】：2014-11-24 23:41:13
【问题描述】：

我想使用聚合对一组矩阵进行一些操作，这些矩阵按customer_id 分组，这是我的数据框df 的一列。

例如，我想取df 对应不同customer_id 的子集，并在这些子集中添加一些列，然后全部返回。

在 Python 中，我会使用 groupby 并应用。

如何在 R 中做到这一点？

我写的代码是这样的：

gr_TILPS = aggregate(df,by=list(df[,"customer_id"]),FUN=kmeansfunction)

Error in TILPSgroup$hour : $ operator is invalid for atomic vectors

错误来自我猜的 kmeansfunction，它看起来像：

kmeansfunction = function(dfgroup){

Hour =dfgroup$hour
Weekday =TILPSgroup$WeekdayPrime
x <- cbind(Hour, Weekday)
colnames(x) <- c("x", "y")
(cl <- kmeans(x, 2))
clusters = cl$cluster
origclusters = as.factor(clusters)
dfgroup = cbind(dfgroup,origclusters)

return(dfgroup)

}

【问题讨论】：

标签： python r function matrix apply

【解决方案1】：

aggregate 将相同的函数应用于多个单个列。如果您想处理列的集合，请使用此范例：lapply(split(df,group),function);

试试这个：

gr_TILPS <- lapply( split(df, df[,"customer_id"]),
                    FUN=kmeansfunction)

听起来像 python 可能与实验包有一些相似之处：'dplyr'。从某种意义上说，aggregate 只是块内的面向列的处理策略，而当您对由阻塞标准定义的整行数据感兴趣时，lapply(split, ), ) 策略更适用。如果您以后想将这些结果重新绑定在一起，您可以随时使用do.call(rbind, res_from_lapply)。

【讨论】：