使用tidyverse，在每个子集内的分布上有条件地求和值

我有一个示例数据框，其中记录了month和precip的每一天。使用tidyverse，在每个子集内的分布上有条件地求和值

set.seed(560) 
df<-data.frame(month= rep(1:4, each=30), 
      precip= rep(c(rnorm(30, 20, 10), rnorm(30, 10, 2), 
      rnorm(30, 50, 1), rnorm(30, 15, 3))))

对于每个子集，我要计数实例的值是+/- 2个标准偏差（SD）的数量高于或低于该月的precip值的平均值。本质上我需要在价值分布的极端（即分布的尾部）找到价值。这个结果栏将被称为count。上面35.969个月1个值

set.seed(560) 
output<-data.frame(month= rep(1:4, each=1), count= c(1,2,1,1))

通知和低于2.61的值是内+/-平均值的2SD：

输出将作为用于本实施例中的数据集显示如下。一个值（沉淀= 41.1）符合这个要求。证明：

sub1<- subset(df, month==1) 
    v1<- mean(sub1$precip)+ 2*sd(sub1$precip)#35.969 
    v2<- mean(sub1$precip)- 2*sd(sub1$precip)#2.61 
sub2<- subset(df, month==2) 
v3<- mean(sub2$precip)+ 2*sd(sub2$precip)#13.89 
v4<- mean(sub2$precip)- 2*sd(sub2$precip)#7.35 
sub3<- subset(df, month==3) 
v5<- mean(sub3$precip)+ 2*sd(sub3$precip)#51.83 
v6<- mean(sub3$precip)- 2*sd(sub3$precip)#48.308 
sub4<- subset(df, month==4) 
v7<- mean(sub4$precip)+ 2*sd(sub4$precip)#18.69 
v8<- mean(sub4$precip)- 2*sd(sub4$precip)#9.39

我曾尝试：

output<- 
df %>% 
group_by(month)%>% 
summarise(count= sum(precip > (mean(precip)+(2*sd(precip)))& 
         precip < (mean(precip)-(2*sd(precip))))))

来源

2017-10-06 Danielle

在基础R

tapply(df$precip, df$month, function(a) sum(abs(scale(a)) >= 2))

输出

1 2 3 4 
1 2 2 1

来源

2017-10-07 00:06:02

很简单的解决，你的逻辑和&改变或|一个在这两种情况下都不会有排。

output<- 
    df %>% 
    group_by(month)%>% 
    summarise(count= sum(precip > (mean(precip)+(2*sd(precip))) | 
         precip < (mean(precip)-(2*sd(precip))))) 

output 
# A tibble: 4 x 2 
# month count 
# <int> <int> 
# 1  1  1 
# 2  2  2 
# 3  3  2 
# 4  4  1

以及添加使用by（配对至dplyr::group_by()）

do.call(rbind, 
     by(df, df$month, FUN=function(i){ 
      tmp <- i[i$precip < mean(i$precip) - 2*sd(i$precip) | 
        i$precip > mean(i$precip) + 2*sd(i$precip),] 

      return(data.frame(month=i$month[[1]], count=nrow(tmp))) 
      }) 
     ) 

# month count 
# 1  1  1 
# 2  2  2 
# 3  3  2 
# 4  4  1

可选地一个基础R溶液中，用ave，ifelse和aggregate：

df$count <- ifelse(df$precip > ave(df$precip, df$month, FUN=function(g) mean(g) + 2*sd(g)) | 
        df$precip < ave(df$precip, df$month, FUN=function(g) mean(g) - 2*sd(g)), 1, 0) 

aggregate(count ~ month, df, FUN=sum) 

# month count 
# 1  1  1 
# 2  2  2 
# 3  3  2 
# 4  4  1

来源

2017-10-07 00:56:33 Parfait

使用tidyverse，在每个子集内的分布上有条件地求和值

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