Применение ifelse с переменной группировки

Question

У меня есть данные, которые содержат индекс и сезон и хотели бы дискретизировать эти данные. Я создал некоторые поддельные данные для демонстрации:

data_frame <- data.frame(index=c(10,233.2,12,44,56,232,1.4,43,76,89,20.3,23), season=c('Fall','Winter','Fall','Summer','Winter','Spring','Spring','Summer','Winter','Spring','Summer','Fall')) 
data_frame 
    index season 
1 10.0 Fall 
2 233.2 Winter 
3 12.0 Fall 
4 44.0 Summer 
5 56.0 Winter 
6 232.0 Spring 
7 1.4 Spring 
8 43.0 Summer 
9 76.0 Winter 
10 89.0 Spring 
11 20.3 Summer 
12 23.0 Fall 

Поскольку в моих исходных данных, распределение для каждого сезона отличается, я хотел бы Дискретизирую индекс группировку переменного сезона. Я дискретирую данные, назначая 1 для чего-либо выше 75-го процентиля для группы и 0 для чего-либо ниже.

Я хотел бы следующий вывод:

index season disc 
1 10.0 Fall 0 
2 233.2 Winter 1 
3 12.0 Fall 0 
4 44.0 Summer 1 
5 56.0 Winter 0 
6 232.0 Spring 1 
7 1.4 Spring 0 
8 43.0 Summer 0 
9 76.0 Winter 0 
10 89.0 Spring 0 
11 20.3 Summer 0 
12 23.0 Fall 1 

Я знаю, как найти результат, но не в том формате, что мне нужно. Я использую функцию tapply для Дискретизирую мои переменный:

tapply(data_frame$index, data_frame$season, function(x) ifelse(x>quantile(x,0.75),1,0)) 
$Fall 
[1] 0 0 1 

$Spring 
[1] 1 0 0 

$Summer 
[1] 1 0 0 

$Winter 
[1] 1 0 0 

Как бы произвести вывод, что мне нужно?

Answer 1

Вы можете использовать dplyr:

library(dplyr) 
data_frame %>% group_by(season) %>% 
       mutate(disc = +(percent_rank(index) > 0.75)) 

    index season disc 
1 10.0 Fall 0 
2 233.2 Winter 1 
3 12.0 Fall 0 
4 44.0 Summer 1 
5 56.0 Winter 0 
6 232.0 Spring 1 
7 1.4 Spring 0 
8 43.0 Summer 0 
9 76.0 Winter 0 
10 89.0 Spring 0 
11 20.3 Summer 0 
12 23.0 Fall 1 

редактировать с помощью + для преобразования TRUEFALSE в Numberic согласно Frank