通过按函数的加权平均值

Question

我在调整我写的函数时挣扎不已，这让我很头疼，所以我想我会在这里发布它。

在函数中我使用R的“by”函数，它将数据框放入子集中并在其上运行函数。

现在我正在扩展函数以包含weighted.mean（来自'descr'包），并且我得到一个错误，即x和w的长度不相等。

一些代码来显示：

set.seed(100) 
d1 <- rnorm(300) 
d2 <- (floor(runif(100, min=1, max=4))) 
weight <- rnorm(300,mean = 1, sd = 1) 
df <- cbind.data.frame(d1,d2,weight) 
df$d2 <- factor(df$d2, 
       levels = c(1,2,3,4), 
       labels = c("red", "blue", "green","orange")) 



require('descr') 

by(df$d1, df$d2, function(x) mean(x=x, na.rm=TRUE)) 
by(df$d1, df$d2, function(x) weighted.mean(x=x,w=df$weight na.rm=TRUE)) 

所以我使用1个数值1个因子有4个电平的数据帧，虽然只3具有的数据（例如缺失/ fitlered数据）和重可变。

第8条命令就是我现在所拥有的，但现在我需要为它添加权重。 所以这给了我每种颜色的平均值。也就是说，在我没有任何数据的情况下，d2的水平会返回NA，这是我需要的。 （因为我正在处理不同的数据集并需要合并结果，所以定义的所有级别也都会输出，这一点很重要。）

第9个命令（带有weighted.mean的命令）返回一个错误x/w的长度是不同的。 这是因为通过创建每件df $ d2的df $ d1的子集，但weighted.mean（x = x，w = weight，...）中的权重是整个变量，而不仅仅是子集。

我一直在试图看看weighted.mean的代码，看看我不能重写它，但还没有找到解决方案。任何帮助都是值得欢迎的。

Answer 1

的诀窍是使用整个data.frame作为输入由indicies

by(data = df, INDICES = df$d2, FUN = function(dfgroup) { 
    weighted.mean(x = dfgroup$d1, w = dfgroup$weight, na.rm=TRUE) 
})