dplyrを使用したforループ内の行方向の操作

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HiChiu5493 2020-04-23 02:56.

forループ内で比較する場合に行方向に実行したいトランスポートデータがいくつかあります。データは次のようになります。

# Using the iris dataset 
> iris <- as.data.frame(iris)
> head(iris)
  Sepal.Length Sepal.Width Petal.Length Petal.Width Species
1          5.1         3.5          1.4         0.2  setosa
2          4.9         3.0          1.4         0.2  setosa
3          4.7         3.2          1.3         0.2  setosa
4          4.6         3.1          1.5         0.2  setosa
5          5.0         3.6          1.4         0.2  setosa
6          5.4         3.9          1.7         0.4  setosa

結果は、各種の花びらの幅が等しいがく片の長さのインスタンスを記録します。花びらの幅が等しいがく片の長さのペアを記録するように(これは科学的意義のない図にすぎません)。これは次のようなものになります:

Species Petal.Width Sepal.Length1 Sepal.Length2
setosa          0.2         5.1             4.9
setosa          0.2         5.1             4.7
setosa          0.2         4.9             4.7
setosa          0.2         5.1             4.6
...

私の最初のPython風の考えは、forループ内でforループを実行し、次のようにすることでした。

for s in unique(Species):
  for i in 1:nrow(iris):
    for j in 1:nrow(iris):
      if iris$Petal.Width[i,] == iris$Petal.Width[j,]:
        Output$Species = iris$Species[i,]
        Output$Petal.Width = iris$Petal.Width[i,]
        Output$Sepal.Length1= iris$Sepal.Length[i,]
        Output$Sepal.Length2= iris$Sepal.Length[j,]
    end
  end
end

最初のforループを実現するために、最初group_byに分類するためにを使用することを考えていました。しかし、データセット内の各観測値を行ごとに比較し、コードの2番目のブロックのように保存する方法がわかりません。dplyrと行方向の量のforループに関する質問を見てきました。上記のコードがそれほど明確でない場合は、お詫び申し上げます。ここで初めて質問します。Speciesfor s in unique(Species):

1 answers

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Matt 2020-04-23 03:34.

使用dplyr

library(dplyr)    

iris %>%
      group_by(Species,Petal.Width) %>%
      mutate(n = n()) %>%
      filter(n > 1) %>%
      mutate(Sepal.Length1 = Sepal.Length,
             Sepal.Length2 = Sepal.Length1 - Petal.Width) %>%
      arrange(Petal.Width) %>%
      select(Species, Petal.Width, Sepal.Length1, Sepal.Length2)

これは、グループ化されSpeciesそしてPetal.Width、それらが同じであるインスタンスを数え、唯一の1つの以上のユニークなペアリングがある場合を選択して、名前を変更Sepal.LengthするSepal.Length1と、新しい変数を作成しますSepal.Length2= Sepal.Length1-Petal.Width

定義された範囲内のSepal.Lengthそれぞれの記録の場合Species

minpw <- min(Petal.Width)
maxpw <- max(Petal.Width)

iris %>%
  group_by(Sepal.Length, Species, petal_width_range = cut(Petal.Width, breaks = seq(minpw,maxpw,by=0.2))) %>%
  summarise(count = n())

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