過濾器的行和列總和值

我的數據看起來像過濾器的行和列總和值

pos year A B 
1 2012 1 1 
1 2013 1 NA 
2 2012 NA NA 
2 2013 NA 1

我試圖計算每個POS A和B之間的百分比差異，只有當A和B都不NA。

ddply(x, .(pos), summarize, diff = ifelse(is.na(A)==FALSE & is.na(B)==FALSE, 
             (rowsum(A, pos, na.rm=TRUE)-rowsum(B, pos, na.rm=TRUE))/rowsum(A, pos, na.rm=TRUE),""))

所以結果應該是

pos diff 
1 0.5 
2 NA

我沒有哪一部分是錯誤的，但我的代碼產生

pos diff 
1 0.5 
1  
2  
2

任何想法，將不勝感激。謝謝！

來源

2017-10-13 D.Z.

這是你想要''d％>％濾波器（（is.na（A）is.na（B）什麼！）％>％ group_by（pos）％>％ mutate（A1 = sum（A，na.rm = T），A2 = sum（B，na.rm = T））％> 變異A1-A2, res = Dif/A1）' – Jimbou

嗨。感謝您的過濾器部分。但是rowsum函數對我的情況非常適用。 –

不是最優雅的代碼，但它似乎工作：

df <- data.frame(pos = rep(1:2, each = 2), year = rep(2012:2013, 2), 
       A = rep(c(1, NA), each = 2), B = c(1, NA, NA, 1)) 

foo <- function(x) ifelse(
    all(is.na(x[[1]])) | all(is.na(x[[2]])), 
    NA, (sum(x[[1]], na.rm = T) - sum(x[[2]], na.rm = T))/nrow(x)) 
x <- by(df[ , 3:4], df$pos, foo) 
data.frame(pos = unique(df$pos), diff = as.vector(x)) 

    pos diff 
    1 0.5 
    2 NA

來源

2017-10-13 11:09:02

過濾器的行和列總和值

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