Jak mogę dodać nową zmienną do ramki danych, która będzie percentylową rangą jednej ze zmiennych? Mogę to łatwo zrobić w programie Excel, ale naprawdę chcę to zrobić w R.
Dzięki
Jak mogę dodać nową zmienną do ramki danych, która będzie percentylową rangą jednej ze zmiennych? Mogę to łatwo zrobić w programie Excel, ale naprawdę chcę to zrobić w R.
Dzięki
Odpowiedzi:
Biorąc pod uwagę wektor wartości surowych danych, może wyglądać prosta funkcja
perc.rank <- function(x, xo) length(x[x <= xo])/length(x)*100gdzie x0jest wartość, dla której chcemy rangę percentylową, biorąc pod uwagę wektor x, jak sugerują R-blogerzy .
Można go jednak łatwo wektoryzować jako
perc.rank <- function(x) trunc(rank(x))/length(x)co ma tę zaletę, że nie trzeba przekazywać każdej wartości. Oto przykład użycia:
my.df <- data.frame(x=rnorm(200))
my.df <- within(my.df, xr <- perc.rank(x))CTTjakiś czas temu złapałem ten z paczki. Nie sprawdziłem programu Excel, ponieważ go nie mam / nie używam. O (2) Wydaje mi się, że zawsze o tym zapominam! Chodźmy z my.*(sposób Perla) :-)
truncwymagany? Wygląda na to, że i tak ranga zawsze zwróci liczbę całkowitą.
rank()domyślnie przyjmuje się średnią z powiązanych wartości (por ties.method = c("average",...).).
Jeśli twoja oryginalna data.frame jest wywoływana dfri wywoływana jest zmienna będąca przedmiotem zainteresowania myvar, możesz użyć dfr$myrank<-rank(dfr$myvar)dla normalnych rang lub dfr$myrank<-rank(dfr$myvar)/length(myvar)rang percentylowych.
No cóż. Jeśli naprawdę chcesz to w Excelu (może nie jest to najprostsze rozwiązanie, ale dobrze się bawiłem, używając nowych (dla mnie) funkcji i unikając pętli):
percentilerank<-function(x){
rx<-rle(sort(x))
smaller<-cumsum(c(0, rx$lengths))[seq(length(rx$lengths))]
larger<-rev(cumsum(c(0, rev(rx$lengths))))[-1]
rxpr<-smaller/(smaller+larger)
rxpr[match(x, rx$values)]
}więc teraz możesz użyć dfr$myrank<-percentilerank(dfr$myvar)
HTH.
length < length(dfr$myvar)”.
Problem z przedstawioną odpowiedzią polega na tym, że nie będzie ona działać poprawnie, gdy masz NA.
W tym przypadku inną możliwością (inspirowaną funkcją chl ♦) jest:
perc.rank <- function(x) trunc(rank(x,na.last = NA))/sum(!is.na(x))
quant <- function (x, p.ile) {
x[which.min(x = abs(perc.rank(x-(p.ile/100))))]
}Tutaj x jest wektorem wartości, a p.ile jest percentylem według rangi. 2,5 percentyl według rangi (arbitralnej) wartości współczynnika może być obliczony przez:
quant(coef.mat[,3], 2.5)
[1] 0.00025 lub jako pojedyncza funkcja:
quant <- function (x, p.ile) {
perc.rank <- trunc(rank(x,na.last = NA))/sum(!is.na(x))
x = na.omit(x)
x[which.min(x = abs(perc.rank(x-(p.ile/100))))]
}
percentrank, co jest dobre (+1), ponieważ ta ostatnia daje „dziwne” wyniki (patrz moje porównanie ). 2. Nie nazwałbym ramki danychdf, ponieważdfjest to funkcja R (gęstość rozkładu F, patrz?df).