Làm thế nào để áp dụng một hàm cho một tập hợp các cột trong r?

Question

Tôi đang sử dụng by để áp dụng hàm cho một cột phạm vi của khung dữ liệu dựa trên một yếu tố. Mọi thứ hoạt động hoàn hảo tốt nếu tôi sử dụng hàm mean() làm chức năng nhưng nếu tôi sử dụng median() Tôi gặp lỗi loại "Lỗi trong median.default (x): cần dữ liệu số" ngay cả khi tôi không có NA trong dữ liệu khung.

Điểm mấu rằng công trình sử dụng mean():

by(iris[,1:3], iris$Species, function(x) mean(x,na.rm=T)) 

> by(iris[,1:3], iris$Species, function(x) mean(x,na.rm=T)) 
iris$Species: setosa 
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 
     5.006  3.428  1.462 
------------------------------------------------------------ 
iris$Species: versicolor 
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 
     5.936  2.770  4.260 
------------------------------------------------------------ 
iris$Species: virginica 
Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 
     6.588  2.974  5.552 
Warning messages: 
1: mean(<data.frame>) is deprecated. 
Use colMeans() or sapply(*, mean) instead. 
2: mean(<data.frame>) is deprecated. 
Use colMeans() or sapply(*, mean) instead. 
3: mean(<data.frame>) is deprecated. 
Use colMeans() or sapply(*, mean) instead. 

Nhưng nếu tôi sử dụng median() (chú ý na.rm=T option):

> by(iris[,1:3], iris$Species, function(x) median(x,na.rm=T)) 
Error in median.default(x, na.rm = T) : need numeric data 

Tuy nhiên nếu thay vì chọn phạm vi [,1:3] cột tôi chọn chỉ có một của các cột hoạt động:

> by(iris[,1], iris$Species, function(x) median(x,na.rm=T)) 
iris$Species: setosa 
[1] 5 
------------------------------------------------------------ 
iris$Species: versicolor 
[1] 5.9 
------------------------------------------------------------ 
iris$Species: virginica 
[1] 6.5 

Làm thế nào tôi có thể đạt được hành vi này trong khi chọn một loạt các cột?

Answer 1

Bạn đang sử dụng chiến lược chia đôi khi bạn sử dụng by. Các đối tượng được truyền cho hàm là các khung dữ liệu và bạn nhận được cảnh báo và lỗi vì không tồn tại của median.data.frame và sự tồn tại không tồn tại của mean.data.frame. Nó có thể làm việc tốt hơn nếu bạn sử dụng aggregate:

> aggregate(iris[,1:3], iris["Species"], function(x) mean(x,na.rm=T)) 
    Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 
1  setosa  5.006  3.428  1.462 
2 versicolor  5.936  2.770  4.260 
3 virginica  6.588  2.974  5.552 
> aggregate(iris[,1:3], iris["Species"], function(x) median(x,na.rm=T)) 
    Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length 
1  setosa   5.0   3.4   1.50 
2 versicolor   5.9   2.8   4.35 
3 virginica   6.5   3.0   5.55 

aggregate công trình trên các vectơ cột riêng và sau đó tổng kết về tỳ kết quả.

Answer 2

Câu hỏi ban đầu được trả lời. Tuy nhiên, nếu phạm vi xảy ra là (thay) tất cả các cột, trừ những quy định như các biến độc lập trong công thức, các ký hiệu chấm công thức hoạt động, và đại diện cho một sự thay thế tiện lợi:

> aggregate(. ~ Species, data = iris, mean) 
    Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 
1  setosa  5.006  3.428  1.462  0.246 
2 versicolor  5.936  2.770  4.260  1.326 
3 virginica  6.588  2.974  5.552  2.026 

> aggregate(. ~ Species, data = iris, median) 
    Species Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width 
1  setosa   5.0   3.4   1.50   0.2 
2 versicolor   5.9   2.8   4.35   1.3 
3 virginica   6.5   3.0   5.55   2.0