mutate_each在dplyr不超過數據幀

工作逐列在這種情況下，我試圖給quantile功能應用到這個例子中數據幀：mutate_each在dplyr不超過數據幀

DF <- as.data.frame(matrix(runif(9, 1, 10),ncol=3,nrow=3)) 

DF_of_quantiles <- DF %>% 
    mutate_each(funs(quantile(DF,c(0.98), na.rm=TRUE)))

但mutate_each並不在列執行的功能：

View(DF_of_quantiles)

給

V1 V2 V3 
1 9.822732 9.822732 9.822732 
2 9.822732 9.822732 9.822732 
3 9.822732 9.822732 9.822732

注意

View(quantile(DF,c(0.98), na.rm=TRUE)

給出了相同的值：

row.names x 
1 98% 9.822732

我在做什麼錯？

來源

2014-11-21 Matt O' Brien

當使用dplyr::funs()，不要忘記你需要使用.在您希望將數據傳遞到參數僞參數，這意味着它會被寫入

quantile(., 0.98, na.rm = TRUE)

內funs。此外，對於此操作，我認爲您可能更喜歡summarise_each。

library(dplyr) 
summarise_each(DF, funs(quantile(., 0.98, na.rm=TRUE))) 
#   V1  V2  V3 
# 1 4.868255 6.937773 7.864751

如果通過funs傳遞DF到quantile，您會收到一個結果是一樣的整個數據幀上調用quantile：

summarise_each(DF, funs(quantile(DF, 0.98, na.rm=TRUE))) 
#   V1  V2  V3 
# 1 7.830681 7.830681 7.830681 
quantile(as.matrix(DF), 0.98, names = FALSE) 
# [1] 7.830681

這是你所看到的你的mutate_each調用的結果，但不是你想要的。此外，mutate_each與.將給予正確的，但不希望的結果

mutate_each(DF, funs(quantile(., 0.98, na.rm=TRUE))) 
#   V1  V2  V3 
# 1 4.868255 6.937773 7.864751 
# 2 4.868255 6.937773 7.864751 
# 3 4.868255 6.937773 7.864751

檢查：

vapply(DF, quantile, 1, 0.98) 
#  V1  V2  V3 
# 4.868255 6.937773 7.864751

來源

2014-11-21 02:10:16

萬一有人遇到了這個問題，並與一個內置的功能apply確定。

# 2 mean column wise, 1 means row wise 
> apply(DF, 2, function(x)quantile(x, 0.5)) 
     V1  V2  V3 
5.953192 8.144576 3.528949

由於thelatemail的建議下，我加入lapply輸出，sapply和輸出。

> lapply(DF, function(x)quantile(x, 0.5)) 
$V1 
50% 
5.953192 

$V2 
50% 
8.144576 

$V3 
50% 
3.528949 

> sapply(DF, function(x)quantile(x, 0.5)) 
V1.50% V2.50% V3.50% 
5.953192 8.144576 3.528949

來源

2014-11-21 02:20:40

我認爲在data.frame列上操作時，最好使用'lapply'或'sapply'。不需要再指定維度。 – thelatemail 2014-11-21 02:26:22

你也不一定需要'function（x）...'part - 'lapply（DF，quantile，probs = 0.5）'例如。 – thelatemail 2014-11-21 04:05:21

mutate_each在dplyr不超過數據幀

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