按组在 R 中的数据框上运行自定义函数

Question

让自定义函数循环遍历数据框中的组时遇到了一些麻烦。

以下是一些示例数据:

set.seed(42)
tm <- as.numeric(c("1", "2", "3", "3", "2", "1", "2", "3", "1", "1"))
d <- as.numeric(sample(0:2, size = 10, replace = TRUE))
t <- as.numeric(sample(0:2, size = 10, replace = TRUE))
h <- as.numeric(sample(0:2, size = 10, replace = TRUE))

df <- as.data.frame(cbind(tm, d, t, h))
df$p <- rowSums(df[2:4])

我创建了一个自定义函数来计算值 w:

calc <- function(x) {
  data <- x
  w <- (1.27*sum(data$d) + 1.62*sum(data$t) + 2.10*sum(data$h)) / sum(data$p)
  w
  }

当我在整个数据集上运行该函数时，我得到以下答案:

calc(df)
[1]1.664474

理想情况下，我想返回按 tm 分组的结果，例如:

tm     w
1    result of calc
2    result of calc
3    result of calc

到目前为止，我已经尝试使用 aggregate使用我的函数，但出现以下错误:

aggregate(df, by = list(tm), FUN = calc)
Error in data$d : $ operator is invalid for atomic vectors

我觉得我已经盯着这个太久了，有一个明显的答案。任何意见，将不胜感激。

Answer 1

你可以试试split :

sapply(split(df, tm), calc)

#       1        2        3 
#1.665882 1.504545 1.838000 

如果你想要一个列表 lapply(split(df, tm), calc) .

或与 data.table :

library(data.table)

setDT(df)[,calc(.SD),tm]
#   tm       V1
#1:  1 1.665882
#2:  2 1.504545
#3:  3 1.838000