對R中的列中的多個值重複進行分析，繪圖等

Time Distance Type 
10:10 10   1 
10:15 15   1 
10:20 7   3 
10:25 8   2 
10:37 15   3 
10:40 18   2

我想運行各種R分析和按照類型細分的這些數據的圖表，例如，對R中的列中的多個值重複進行分析，繪圖等

hist(data$Distance[data$Type == "1"], main="Type 1", xlab="Distance (m)") 
hist(data$Distance[data$Type == "2"], main="Type 2", xlab="Distance (m)")

和

examplefunction(data$Distance[data$Type == "1"]) 
examplefunction(data$Distance[data$Type == "2"])

等如何我可以通過所有的Type值迭代，在功能和標籤使用它們，作爲例子嗎？我想有一種更快，更有效的方法，可以輸入10次相同的東西，並在每行中更改Type的值。

我已經嘗試使用所有Type值的向量，但沒有運氣讓它工作。

來源

2016-08-23 gisol

這些都是常見的任務，也有基礎R中的多個工具以及它們的一些軟件包。第一項任務可以通過一個簡單的for循環來完成，但第二項任務通常是通過「split-apply-combine」（谷歌它）策略完成的。 – Roland

同意@Roland有很多方法可以做到這一點。下面是使用purrr::walk一個位置如下：

require(purrr) 
df %>% 
    split(.$Type) %>% 
    walk(~hist(.$Distance, main=paste("Type", .$Type[1]), xlab="Distance (m)")) %>% 
    map_dbl(~mean(.$Distance))

返回的手段我類型，並繪製直方圖。

1 2 3 
12.5 13.0 11.0

來源

2016-08-23 10:49:01 Rentrop

有關柱狀圖我建議基礎R split - lapply策略，而對於其他功能dplyr解決方案可能是最快的東西。 @Roland在他的評論中也指出了這是一項經典的R任務。

data <- data.frame(Time= as.POSIXlt(c("10:10", "10:15", "10:20", "10:25", "10:37", "10:40"), format = "%H:%M"), 
        Distance=c(10,15,7,8,15,18), 
        Type=c(1,1,3,2,3,2))

對於您可以執行以下操作（注意自適應標題）的柱狀圖：

data.split <- split(data, data$Type) 
hist<- lapply(data.split, function(x) { hist(x$Distance, main=paste0("Type ", x$Type[1], xlab=" Distance (m)")) })

對於其它功能，你可以使用dplyr：

library(dplyr) 
ddply(data, .(Type), summarise, mean.dist = mean(Distance))

來源

2016-08-23 10:56:15 000andy8484

對R中的列中的多個值重複進行分析，繪圖等

回答

相關問題