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ore.groupApply（）内でquantile（）関数を誤って使用している可能性がありますが、何が問題になるかは分かりません。代わりにmedian（）を使用すると、期待通りにすべてが機能します。しかし、quantile（）では、私は各エントリの5つの個体番号にアクセスできないデータ構造を取り戻しています。ここに私のRコードは次のとおりです。ore.groupApplyを奇数Rデータ型を生成するquantile関数と併用する
quant_results <- ore.groupApply(endOfTestBuckets,
INDEX=endOfTestBuckets$compositeIndex,
function(dat) {
quantile(dat$TOTALCOUNT);
}
);
return (ore.pull(quant_results));
私はcompositeIndexフィールドに基づいてグループ化し、トータルカウントフィールドの分位数を計算しています。次に、OREからの結果をRに引き出します。例は次のとおりです。
quant_results Large list (159173 elements...)
100_1013382: Named num [1:5] 0 10 20 30 40
.. - attr(*, "names")= chr [1:5] "0%" "25%" "50%" "75" ...
etc.
複合インデックスで取得できます。たとえば、名前（quant_results [1]）は "100_1013382"です。しかし、私が何をしても0、10、20、30、40という数値は得られません。実際には、typeof（quant_results [1]）はリストで、length（quant_results [1]）は1です。私は[1] [1]などのサブインデックスは、それが問題を助けることはありません。
私が言ったように、代わりにmedian（）を使用すると、各エントリの中央値に到達できます。だから私は問題はquantile（）が数値のリストを返すことだと思う。
アイデア？ありがとう。