Фильтровать фрейм данных по результатам функции tapply

Я пытаюсь применить функцию tapply, которую я написал, чтобы отфильтровать набор данных. Вот пример кадра данных (df) ниже, чтобы описать, что я пытаюсь сделать.Фильтровать фрейм данных по результатам функции tapply

Я хочу, чтобы в моих данных кадра строки, где значение ФР $ Cumulative_Time находится ближе всего к значению 14. Он должен сделать это для каждого уровня фактора в ф.р. $ ID (держать грести ближайшее значение 14 для каждого коэффициента идентификации).

ID Date Results TimeDiff Cumulative_Time 
A 7/10/2015 71 0 0 
A 8/1/2015 45 20 20 
A 8/22/2015 0 18 38 
A 9/12/2015 79 17 55 
A 10/13/2015 44 26 81 
A 11/27/2015 98 37 118 
B 7/3/2015 75 0 0 
B 7/24/2015 63 18 18 
B 8/21/2015 98 24 42 
B 9/26/2015 70 30 72 
C 8/15/2015 77 0 0 
C 9/2/2015 69 15 15 
C 9/4/2015 49 2 17 
C 9/8/2015 88 2 19 
C 9/12/2015 41 4 23 
C 9/19/2015 35 6 29 
C 10/10/2015 33 18 47 
C 10/14/2015 31 3 50 
D 7/2/2015 83 0 0 
D 7/28/2015 82 22 22 
D 8/27/2015 100 26 48 
D 9/17/2015 19 17 65 
D 10/8/2015 30 18 83 
D 12/9/2015 96 51 134 
D 1/6/2016 30 20 154 
D 2/17/2016 32 36 190 
D 3/19/2016 42 27 217

я дошел до следующего:

spec_day = 14 # value I want to compare df$Cumulative_Time to 


# applying function to calculate closest value to spec_day 
    tapply(df$Cumulative_Time, df$ID, function(x) which(abs(x - spec_day) == min(abs(x - spec_day))))

Вопрос: как я могу включить эту tapply функцию в качестве средства, чтобы сделать фильтрацию моего кадра данных DF? Я подхожу к этой проблеме правильно, или есть какой-то более простой способ сделать это, чего я не вижу? Любая помощь будет оценена - спасибо!

источник

2016-05-31 soitgoes

Если вы хотите придерживаться R базового языка, вы можете посмотреть на 'расколе (DF, DF $ ID)', то с ' lapply' использовать ваш подход для извлечения индексов, соответствующих конкретному идентификатору 'result <- lapply (mysplit, FUN = function (df) {df [which() ...,]})'. Наконец, объедините все отфильтрованные данные с помощью 'do.call (« rbind », result)'. Я бы посоветовал исследовать опции 'data.table' –

Спасибо, @EricLecoutre! Я помню, как читал о split(), поэтому я попробую этот метод! – soitgoes

Вот как вы можете сделать это, обратите внимание, что я не использовал tapply:

spec_day <- 14 
new_df <- do.call('rbind', 
      by(df, df$ID, 
      FUN = function(x) x[which.min(abs(x$Cumulative_Time - spec_day)), ] 
      )) 
new_df 

    ID  Date Results TimeDiff Cumulative_Time 
A A 8/1/2015  45  20    20 
B B 7/24/2015  63  18    18 
C C 9/2/2015  69  15    15 
D D 7/28/2015  82  22    22

which.min (и его родной брат which.max) является очень полезной функцией.

источник

2016-05-31 18:37:00 bouncyball

Спасибо, @bouncyball! Я думаю, что понимаю, что.min - спасибо, что указал на эту функцию, а также представил мне другой подход к этой проблеме! – soitgoes

Вот более кратким и быстрая альтернатива использования data.table:

library(data.table) 
setDT(df)[, .SD[which.min(abs(Cumulative_Time - 14))], by = ID] 
# ID  Date Results TimeDiff Cumulative_Time 
#1: A 8/1/2015  45  20    20 
#2: B 7/24/2015  63  18    18 
#3: C 9/2/2015  69  15    15 
#4: D 7/28/2015  82  22    22

источник

2016-05-31 19:27:19 mtoto

Спасибо, @mtoto! Мне нравится краткость этого. Также достаточно интуитивно понять, что делает код! – soitgoes

Фильтровать фрейм данных по результатам функции tapply

ответ

Смежные вопросы