将R的“输出”转换为“命令到数据帧 [英] converting output of R's "by" command to data frame

问题描述

我试图通过命令使用R的来获取数据帧子集的列。例如，考虑这个数据框架：

 > z = data.frame（labels = c（a，a，b，c，c），data = matrix（1：20，nrow = 5））
> z 
标签数据1 data.2 data.3 data.4 
 1 a 1 6 11 16 
 2 a 2 7 12 17 
 3 b 3 8 13 18 
 4 c 4 9 14 19 
 5 c 5 10 15 20 
  

我可以使用R的通过命令获取列表示根据标签列：

 > by（z [，2：5]，z $ labels，colMeans）
z [，1]：a 
 data.1 data.2 data.3 data.4 
 1.5 6.5 11.5 16.5 
 ---------------------------------------------- -------------- 
z [，1]：b 
 data.1 data.2 data.3 data.4 
 3 8 13 18 
 ------------------------------------------------ ------------ 
z [，1]：c 
 data.1 data.2 data.3 data.4 
 4.5 9.5 14.5 19.5 
  

但是如何强制输出回到数据帧？ as.data.frame 不工作...

 > ; as.data.frame（by（z [，2：5]，z $ labels，colMeans））
 as.data.frame.default中的错误（by（z [，2：5]，z $ labels ，colmeans））：
不能强制类'by'into a data.frame 
  




解决方案

您可以使用 ddply 从 plyr 包

  library（plyr）
 ddply（z，。（labels），numcolwise（mean））
 labels data.1 data。 2 data.3 data.4 
 1 a 1.5 6.5 11.5 16.5 
 2 b 3.0 8.0 13.0 18.0 
 3 c 4.5 9.5 14.5 19.5 
  pre> 
 
 
或聚合从 stats  
  aggregate（z [， -  1]，by = list（z $ labels），mean）
 Group.1 data.1 data.2 data.3 data.4 
 1 a 1.5 6.5 11.5 16.5 
 2 b 3.0 8.0 13.0 18.0 
 3 c 4.5 9.5 14.5 19.5 
  
或 dcast 从 reshape2  / p> 
 
 
  l ibrary（reshape2）
 dcast（melt（z），labels〜variable，mean）
  
使用 sapply ：
  t（sapply（split（z [， - 1]，z $ labels），colMeans））
 data.1 data.2 data.3 data.4 
a 1.5 6.5 11.5 16.5 
b 3.0 8.0 13.0 18.0 
c 4.5 9.5 14.5 19.5 
  
 
I'm trying to use R's by command to get column means for subsets of a data frame.  For example, consider this data frame:
> z = data.frame(labels=c("a","a","b","c","c"),data=matrix(1:20,nrow=5))
> z
  labels data.1 data.2 data.3 data.4
1      a      1      6     11     16
2      a      2      7     12     17
3      b      3      8     13     18
4      c      4      9     14     19
5      c      5     10     15     20
I can use R's by command to get the column means according to the labels column:
> by(z[,2:5],z$labels,colMeans)
z[, 1]: a
data.1 data.2 data.3 data.4
   1.5    6.5   11.5   16.5
------------------------------------------------------------
z[, 1]: b
data.1 data.2 data.3 data.4
     3      8     13     18
------------------------------------------------------------
z[, 1]: c
data.1 data.2 data.3 data.4
   4.5    9.5   14.5   19.5
But how do I coerce the output back to a data frame?  as.data.frame doesn't work...
> as.data.frame(by(z[,2:5],z$labels,colMeans))
Error in as.data.frame.default(by(z[, 2:5], z$labels, colMeans)) :
  cannot coerce class '"by"' into a data.frame

解决方案
You can use ddply from plyr package
library(plyr)
ddply(z, .(labels), numcolwise(mean))
  labels data.1 data.2 data.3 data.4
1      a    1.5    6.5   11.5   16.5
2      b    3.0    8.0   13.0   18.0
3      c    4.5    9.5   14.5   19.5
Or aggregate from stats
aggregate(z[,-1], by=list(z$labels), mean)
  Group.1 data.1 data.2 data.3 data.4
1       a    1.5    6.5   11.5   16.5
2       b    3.0    8.0   13.0   18.0
3       c    4.5    9.5   14.5   19.5
Or dcast from reshape2 package
library(reshape2)
dcast( melt(z), labels ~ variable, mean)
Using sapply :
 t(sapply(split(z[,-1], z$labels), colMeans))
  data.1 data.2 data.3 data.4
a    1.5    6.5   11.5   16.5
b    3.0    8.0   13.0   18.0
c    4.5    9.5   14.5   19.5


                        
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