r - 在 mutate 内循环

Question

我使用 dplyr 计算索引。该指数是组中每个条目与总条目之间的平方比的总和。

library(dplyr)

set.seed(1e2)
firm_id <-  sample(1:3, 1e2, rep=T)
pro_id <-  sample(1:8, 1e2, rep=T)
emplo_id <- sample(1:5, 1e2, rep=T)
cost <-  round(abs(rnorm(1e2, 20)), 2)

df <- data.frame(firm_id, pro_id, emplo_id, cost)

df_index <- df %>% group_by(firm_id,pro_id) %>% 
  mutate(INDEX = sum((cost/sum(cost))^2))

我现在想计算每个条目对其组生成的索引有多少贡献，这意味着我想计算一个新索引，就像一个值的条目成本为 0 一样，并且对于每个条目来说就像在一个循环中一样(然后将新索引除以旧索引)。

预期结果:

firm_id <-  c(1,1,1)
pro_id <-  c(1,1,1)
emplo_id <- c(1:3)
cost <-  c(1,50,100)
INDEX <- rep(0.5482654,3)
newINDEX <- c(0.5555556,0.9803941,0.9615532)
df_index <- data.frame(firm_id, pro_id, emplo_id, cost, INDEX, newINDEX)

对于 mutate，我不知道该怎么做。 欢迎任何建议!

Answer 1

您可以使用purrr::map_dbl()循环遍历每个中的行索引 组，然后应用一个函数来替换给定索引处的 cost 0，然后重新计算索引。这是一个包含数据的示例 您给出了预期输出:

library(dplyr)
library(purrr)

# The function used to calculate the index value
index <- function(x) sum((x / sum(x)) ^ 2)

df_index %>%
  group_by(firm_id, pro_id) %>%
  mutate(new = map_dbl(row_number(), function(i) {
    index(replace(cost, i, 0))
  }))
#> # A tibble: 3 x 7
#> # Groups:   firm_id, pro_id [1]
#>   firm_id pro_id emplo_id  cost INDEX newINDEX   new
#>     <dbl>  <dbl>    <int> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl>
#> 1       1      1        1     1 0.548    0.556 0.556
#> 2       1      1        2    50 0.548    0.980 0.980
#> 3       1      1        3   100 0.548    0.962 0.962

---

通过附加的辅助函数，您还可以以更简洁的方式执行此操作:

index_without <- function(i, x) {
  map_dbl(i, function(i) index(replace(x, i, 0)))
}

df_index %>%
  group_by(firm_id, pro_id) %>%
  mutate(new = index_without(row_number(), cost))
#> # A tibble: 3 x 7
#> # Groups:   firm_id, pro_id [1]
#>   firm_id pro_id emplo_id  cost INDEX newINDEX   new
#>     <dbl>  <dbl>    <int> <dbl> <dbl>    <dbl> <dbl>
#> 1       1      1        1     1 0.548    0.556 0.556
#> 2       1      1        2    50 0.548    0.980 0.980
#> 3       1      1        3   100 0.548    0.962 0.962

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