通过唯一值和平均值组数据框

我正在处理18列的数据框，工作列是CPM和SpendRange。支出范围分为1级：3000级，每步50级。通过唯一值和平均值组数据框

我试图平均每个支出范围内的每千次展示费用（CPM），并导致数据框中包含唯一支出范围和意味着每个CPM。

我想：

CPMbySpend<-aggregate(Ads$CPM,by=list(Ads$SpendRange),function(x) paste0(sort(unique(x)),collapse=mean(Ads$CPM)) 
    CPMbySpend<-data.frame(CPMbySpend)

显然发现了，我不能用崩溃的功能...有什么建议？

最佳的输出将是：

1-50 | mean(allvalues with spendrange 1-50) 
    51-100 | mean(allvalues with spendrange 51-100)

来源

2014-10-17 GregdeLima

你能显示一个小重复的例子，和预期的结果？ – akrun 2014-10-17 12:27:55

当然，如果上面的崩溃被替换为collapse =“，”那么输出将显示为： Group.1 | X 1-50 | 0.01,0.02,0.03,0.04 ...... 51-100 | 0.05,0.06,0.07,0.08 ...... 预期结果如下： Group.1 | X 1-50 |意思是（0.01,0.02,0.03 ...） 51-100 |意思是（0.05,0.06,0.07 ...）这有帮助吗？ – GregdeLima 2014-10-17 12:33:55

是的，我看到试图更新以更清晰地显示。目标是两列：A列是Ads $ SpendRange的唯一值，B列是Ads $ CPM中所有值的平均值。如果列A = 1-50，请考虑：平均列B，然后将该值放入数据框中。 – GregdeLima 2014-10-17 12:39:59

使用新的数据集

Ads <- read.csv("Test.csv", header=TRUE, stringsAsFactors=FALSE) 
    Ads$CPM <- as.numeric(Ads$CPM) #the elements that are not numeric ie. `-$` etc. will be coerced to NAs 
    #Warning message: 
    #NAs introduced by coercion 

    res <- aggregate(Ads$CPM,by=list(SpendRange=Ads$SpendRange),FUN=mean, na.rm=TRUE)

如果您要订购的SpendRange即0-1，1-50等，一个方法是使用mixedorder从gtools。

library(gtools) 
    res1 <- res[mixedorder(res$SpendRange),] 
    row.names(res1) <- NULL 
    head(res1) 
    # SpendRange  x 
    #1  0-1 1.621987 
    #2  1-50 2.519853 
    #3 51-100 3.924538 
    #4 101-150 5.010795 
    #5 151-200 3.840549 
    #6 201-250 4.286923

否则，你可以通过调用factor .i.e指定的SpendRange的levels更改顺序。

res1$SpendRange <- factor(res1$SpendRange, levels= c('0-1', '1-50',.....)) #pseudocode

然后用

res1[order(res1$SpendRange),]

来源

2014-10-17 12:40:23 akrun

我认为这很接近，我只是得到了错误： do.call中的错误（广告，聚合（Ads $ CPM，by = list（SpendRange = Ads $ SpendRange），： '什么'必须是一个字符字符串或函数此外：有21个警告（使用警告（）看到它们） – GregdeLima 2014-10-17 12:47:13

@GregdeLima我用新的替换了那个步骤'do.call'。你仍然收到警告（）。正如我前面提到的，更好的办法是发布一个可重复的例子和你的预期结果，以便减少混淆 – akrun 2014-10-17 12:47:57

是的，我仍然得到错误这里是一个链接到CSV我正在阅读一个数据框：http://bit.ly/1pjVwyw – GregdeLima 2014-10-17 12:56:24

通过唯一值和平均值组数据框

回答

相关问题