将功能应用于R数据框的每个组和列 [英] Applying function to each group and column of R dataframe

问题描述

我需要应用此功能

replace_outliers <- function(column) {
  qnt <- quantile(column, probs=c(.25, .75))
  upper_whisker <- 1.5 * IQR(column)
  clean_data <- column
  clean_data[column > (qnt[2] + upper_whisker)] <- median(column)
  clean_data
}

到看起来像这样的数据集：

to dataset that look like this:

  Category       a       b       c
       a       2.0     5.0    -5.0
       a       1.5    10.0    10.0
       b       3.2    14.5   100.2
     ...       ...     ...     ...

我必须对每个类别和每个列分别应用 replace_outliers 。

I have to apply replace_outliers to each category apart and for each column. How to achieve that?

推荐答案

您可以使用软件包 dplyr 。使用 group_by 对每个类别执行此操作，并使用 mutate_if 将函数应用于所有数字列

You can use the package dplyr. Use group_by to do it for each Category and mutate_if to apply the function to all numerical columns

library(dplyr)
df <- read.table(header = TRUE, text = 
                   " Category       a       b       c
       a       2.0     5.0    -5.0
                 a       1.5    10.0    10.0
                 b       3.2    14.5   100.2")
replace_outliers <- function(column) {
  qnt <- quantile(column, probs=c(.25, .75))
  upper_whisker <- 1.5 * IQR(column)
  clean_data <- column
  clean_data[column > (qnt[2] + upper_whisker)] <- median(column)
  clean_data
}

df %>% group_by(Category) %>% 
  mutate_if(is.numeric, replace_outliers)

这篇关于将功能应用于R数据框的每个组和列的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！