我有一个data.frame，我想计算一个性能指标(例如分位数)。但是，data.frame 的某些列包含您认为是“负面”的统计信息 - 示例:
r=seq(0,1,0.25)
apply(state.x77,2,function(x) quantile(x,probs = r))
Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area
0% 365.0 3098.00 0.500 67.9600 1.400 37.80 0.00 1049.00
25% 1079.5 3992.75 0.625 70.1175 4.350 48.05 66.25 36985.25
50% 2838.5 4519.00 0.950 70.6750 6.850 53.25 114.50 54277.00
75% 4968.5 4813.50 1.575 71.8925 10.675 59.15 139.75 81162.50
100% 21198.0 6315.00 2.800 73.6000 15.100 67.30 188.00 566432.00
收入和预期生命周期均为正值。然而，例如谋杀率是负数，越低越好。我想要的正是这个结果:
Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area
0% 365.0 3098.00 2.800 67.9600 15.100 37.80 188.00 1049.00
25% 1079.5 3992.75 1.575 70.1175 10.675 48.05 139.75 36985.25
50% 2838.5 4519.00 0.950 70.6750 6.850 53.25 114.50 54277.00
75% 4968.5 4813.50 0.625 71.8925 4.350 59.15 66.25 81162.50
100% 21198.0 6315.00 0.500 73.6000 1.400 67.30 0.00 566432.00
我使用两个 sweep 函数和一个 apply 函数来实现这一点。那真是太丑了!有没有更优雅的方式？
数据集state.x77内置于R中。
最佳答案
您可以将每一列乘以向量my_weight中的相应权重。然后取结果的绝对值。并且不需要定义概率向量，因为四分位数已经是分位数的默认值。
my_weight <- c(1, 1, -1, 1, -1, 1, -1, 1)
res <- sapply(seq_along(as.data.frame(state.x77)), function(i)
abs(quantile(state.x77[, i]* my_weight[i])))
colnames(res) <- colnames(state.x77)
res
# Population Income Illiteracy Life Exp Murder HS Grad Frost Area
#0% 365.0 3098.00 2.800 67.9600 15.100 37.80 188.00 1049.00
#25% 1079.5 3992.75 1.575 70.1175 10.675 48.05 139.75 36985.25
#50% 2838.5 4519.00 0.950 70.6750 6.850 53.25 114.50 54277.00
#75% 4968.5 4813.50 0.625 71.8925 4.350 59.15 66.25 81162.50
#100% 21198.0 6315.00 0.500 73.6000 1.400 67.30 0.00 566432.00
关于反转某些数据框列的顺序，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/54378429/