如何调用列表元素计算新的data.frame列
提问于 2020-05-15 14:52:08
给定一个分组的data.frame和一个包含涉及每个组的另一个特征的总数的list (组1为70，组2为90 )：
group <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,2)
n<- c(2,4,10,2,4,5,2,8,9)
df <- data.frame(group, n) %>%
group_by(group)
mylist <- list(70, 90)如何向data.frame中添加一个新列，以反映mylist中每个n在n/mylist[[i]]*100给出的相应组中所占的比例
我想过使用map_dbl来遍历列表元素，但是，我想不通如何在mutate (类似于df %>% mutate ("Percent" = n / map_dbl (mylist, .)*100))中调用这些命令来进行百分比计算，最终使其看起来像这样：
df$percent %>% c (2.9, 5.7, 14.3, 2.9, 4.4, 5.6, 2.2., 8.9, 10.0)
df调用list元素以将其包含在计算中的优雅方式是什么？
回答 3
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2020-05-15 15:01:29
也许这就是
df %>% mutate(p = n/map_dbl(group, ~mylist[[.]]) * 100)基本上，映射group来拉出mylist的选定元素。
您还可以考虑使用联接。
Stack Overflow用户
发布于 2020-05-15 14:57:26
我知道它不使用purrr，但是就用rowwise()怎么样
library(dplyr)
df %>%
rowwise %>%
mutate(percent = n / mylist[[group]] * 100)
## A tibble: 9 x 3
# group n percent
# <dbl> <dbl> <dbl>
#1 1 2 2.86
#2 1 4 5.71
#3 1 10 14.3
#4 1 2 2.86
#5 2 4 4.44
#6 2 5 5.56
#7 2 2 2.22
#8 2 8 8.89
#9 2 9 10 Stack Overflow用户
发布于 2020-05-15 15:02:04
您可以首先将列表数据表示为data.frame，以使其更易于使用。
library(dplyr)
library(data.table)
group <- c(1,1,1,1,2,2,2,2,2)
n<- c(2,4,10,2,4,5,2,8,9)
df <- data.frame(group, n) %>%
group_by(group)
setDT(df)
mylist <- data.table(
group = c(1 ,2),
other.metric = c(70, 90)
)
dt <- merge(df, mylist, by = "group")
dt[, n_share := n / other.metric * 100]
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61822105
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