さまざまな.variablesでddplyを使用するにはどうすればよいですか？

Question

私はこのように、さまざまなカテゴリによっていくつかのdata.frameを要約するddply使用：

# with both group and size being factors/categorical 
split.df <- ddply(mydata,.(group,size),summarize, 
        sumGroupSize = sum(someValue)) 

これはスムーズに動作しますが、多くの場合、私は、グループの合計で分割する必要があることを意味比率を計算したいです。同じddplyコール内でそのような合計を計算するにはどうすればよいですか？

私はAクラスの観測で観測された観測データのうち、観測された観測データを観測しています。観測データのうち、観測データのサイズを計算する必要があります。 2つのddply呼び出しでこれを行うことができますが、1つの呼び出しをすべて使用する方がより快適になります。そうする方法はありますか？

編集： 私は過度に具体的に尋ねるつもりはありませんでしたが、私はここで人を邪魔していました。だからここに私の特定の問題があります。実際に私は動作する例がありますが、私はそれが本当に素晴らしいとは考えていません。加えて、私は克服する必要がある欠点があります：それは適用で正しく動作しません。

library(plyr) 

# make the dataset more "realistic" 
mydata <- warpbreaks 
names(mydata) <- c("someValue","group","size") 
mydata$category <- c(1,2,3) 
mydata$categoryA <- c("A","A","X","X","Z","Z") 
# add some NA 
mydata$category[c(8,10,19)] <- NA 
mydata$categoryA[c(14,1,20)] <- NA 


# someValue is summarized ! 
# note we have a another, varying category hence we need the a parameter 
calcShares <- function(a, data) { 
# !is.na needs to be specific! 
tempres1 <- eval(substitute(ddply(data[!is.na(a),],.(group,size,a),summarize, 
       sumTest = sum(someValue,na.rm=T))), 

       envir=data, enclos=parent.frame()) 
tempres2 <- eval(substitute(ddply(data[!is.na(a),],.(group,size),summarize, 
       sumTestTotal = sum(someValue,na.rm=T))), 
       envir=data, enclos=parent.frame()) 

res <- merge(tempres1,tempres2,by=c("group","size")) 
res$share <- res$sumTest/res$sumTestTotal 
return(res) 

} 

test <- calcShares(category,mydata) 
test2 <- calcShares(categoryA,mydata) 
head(test) 
head(test2) 

わかりましたように、私はこれをさまざまなカテゴリ変数で実行する予定です。この例では2つしかありませんが（カテゴリ、categoryA）、実際にはさらに多くなっています。そのため、関数を使ってapplyを使用するのはすばらしいですが、何とか正しく動作しません。

applytest <- head(apply(mydata[grep("^cat", 
      names(mydata),value=T)],2,calcShares,data=mydata)) 

..カテゴリvarの警告メッセージと奇妙な名前（newX [、i]）を返します。

私はこれをより上品に行い、b）適用問題を修正するにはどうすればよいですか？

Answer 1

これは簡単なので、私はあなたの質問のいくつかの側面を見逃しているかもしれません。

まず、各レベル内の値を計算する関数を定義します（group）。次に、.(group, size)を使用してdata.frameを分割する代わりに、を使用して、新しく定義した関数を各分割部分に適用します。

library(plyr) 

# Create a dataset with the names in your example 
mydata <- warpbreaks 
names(mydata) <- c("someValue", "group", "size") 

# A function that calculates the proportional contribution of each size class 
# to the sum of someValue within a level of group 
getProps <- function(df) { 
    with(df, ave(someValue, size, FUN=sum)/sum(someValue)) 
} 

# The call to ddply() 
res <- ddply(mydata, .(group), 
      .fun = function(X) transform(X, PROPS=getProps(X))) 

head(res, 12) 
# someValue group size  PROPS 
# 1   26  A L 0.4785203 
# 2   30  A L 0.4785203 
# 3   54  A L 0.4785203 
# 4   25  A L 0.4785203 
# 5   70  A L 0.4785203 
# 6   52  A L 0.4785203 
# 7   51  A L 0.4785203 
# 8   26  A L 0.4785203 
# 9   67  A L 0.4785203 
# 10  18  A M 0.2577566 
# 11  21  A M 0.2577566 
# 12  29  A M 0.2577566