将迭代/非聚集函数应用于R中的多个数据子集
将迭代/非聚集函数应用于R中的多个数据子集
提问于 2019-07-07 08:23:02
我正在尝试运行一个需要在数据集的子集内建立索引的函数，但我遇到了如何设置该函数的问题。具体地说，我正在尝试计算给定年份中沿特定横断面的距离，因此对于每个子集，我需要1)识别横断面中的端点，以及2)计算沿线从子集内所有其他位置的端点到该端点的欧几里德距离。
如果我将整个数据集视为单个横断面，则该函数似乎可以工作：
df <- data.frame(
Transect = c(rep(1,4),rep(2,4)),
YYYY = c(2015,2015,2016,2016,2015,2015,2016,2016),
X = seq(2,16, by = 2),
Y = c(1,2,3,5,6,13,22,31))
df$dist <- NA
f <- function(X, Y) {
xs_start <- match(min(X), X) #assumes no transects are perfectly N-S
for (n in 1:length(X)){
dist[n] <- (((Y[n]-Y[xs_start])^2)+((X[n]-X[xs_start])^2))^.5
}
return(dist)
}
attach(df)
f(X, Y)
detach(df)然而，在数据的子集上运行它给我带来了麻烦。我可以使用data.table和dplyr成功地设置数据帧的子集，但是在尝试对子集运行函数时，我遇到了不同的问题。我发现的大多数文档都专注于聚合数据子集的方法(有时还会将汇总数字加入整个组)。
使用data.table，我可以获得第一个横断面来正确计算，但其余的横断面将生成NAs，然后整个结果向量将连接到每个组，而不仅仅是该子集的结果。
library(data.table)
dt <- data.table(df)
dt[,f(X, Y), by = .(Transect, YYYY)]使用dplyr也是一种选择，但同样，我不确定如何使它适用于不聚合数据的函数。
library(dplyr)
df %>%
group_by(Transect, YYYY) %>%
mutate(dist = f(X, Y))上面的代码生成Error: Column 'dist' must be length 2 (the group size) or one, not 8。
有什么想法吗？提前感谢！
回答 1
Stack Overflow用户
发布于 2019-07-07 15:27:17
若要添加用于计算从端点位置(最小X坐标)到每个横断面年份编组中所有其他位置的欧几里德距离的列dist，可以执行以下操作：
## data
df <- data.frame(
Transect = c(rep(1,4),rep(2,4)),
YYYY = c(2015,2015,2016,2016,2015,2015,2016,2016),
X = seq(2,16, by = 2),
Y = c(1,2,3,5,6,13,22,31))
## with dplyr
library(dplyr)
df %>%
group_by(Transect, YYYY) %>%
mutate(dist = sqrt((Y - Y[which.min(X)])^2 + (X - min(X))^2)) %>%
ungroup()
#> # A tibble: 8 x 5
#> Transect YYYY X Y dist
#> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
#> 1 1 2015 2 1 0
#> 2 1 2015 4 2 2.24
#> 3 1 2016 6 3 0
#> 4 1 2016 8 5 2.83
#> 5 2 2015 10 6 0
#> 6 2 2015 12 13 7.28
#> 7 2 2016 14 22 0
#> 8 2 2016 16 31 9.22
## with data.table
library(data.table)
setDT(df)[, dist := sqrt((Y - Y[which.min(X)])^2 + (X - min(X))^2), by = c("Transect", "YYYY")][]
#> Transect YYYY X Y dist
#> 1: 1 2015 2 1 0.000000
#> 2: 1 2015 4 2 2.236068
#> 3: 1 2016 6 3 0.000000
#> 4: 1 2016 8 5 2.828427
#> 5: 2 2015 10 6 0.000000
#> 6: 2 2015 12 13 7.280110
#> 7: 2 2016 14 22 0.000000
#> 8: 2 2016 16 31 9.219544页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/56918563
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