データフレーム内のグループごとのカスタムビン - R関数

Question

変数内の変数numbersのビンを、関数内にnameとして作成したいとします。しかし、関数内でパラメータとして提供されたカテゴリ名を使用することに関連して、私は困難を抱えています。おそらく、data.tableのアプローチが良いでしょう。

set.seed(10) 
b<-(rnorm(10, sd=1,mean=10)) 
y<-runif(3) 
pr<-y/sum(y) 
names<-unlist(lapply(mapply(rep, LETTERS[1:3], 1:3), function (x) paste0(x, collapse = ""))) 
x <- sample(names, 10, replace=TRUE, prob=pr) 
df<-data.frame(name=x,numbers=b) 
df 

#working without bin limits per category (not desired) 
#and using "numbers" in cut (not desired) 
binfunction1 <- function(df, colgroup1, varcount,binsize) { 
    new<-df %>% 
    group_by_(colgroup1) %>% 
    mutate(bin = cut(numbers, breaks <- c(seq(7, 15, by = binsize)), # limits by colgroup not implemented 
        labels = 1:(length(breaks)-1))) 
    return(new) 
} 
binfunction1(df,"name","numbers",0.5) 
    name numbers bin 
    <fctr>  <dbl> <fctr> 
1  BB 10.018746  7 
2  A 9.815747  6 
3 CCC 8.628669  4 
4 CCC 9.400832  5 
5  BB 10.294545  7 
6 CCC 10.389794  7 
7  A 8.791924  4 
8  A 9.636324  6 
9  A 8.373327  3 
10  A 9.743522  6 

Answer 1

私の答えはミッコのに基づいていますが、分と休憩とビンサイズの最大限界を超える、より良い制御を可能にしています。

binfunctionnew <- function(x, colgroup, varcount, binexp) { 
    tmp <- split(x, x[colgroup], drop = TRUE) 
    tp <- lapply(tmp, function(k) { 
    bin<-cut(k[,varcount], 
      breaks=c(seq(min(k[,varcount])*(1-10^(-(binexp+1))), 
          max(k[,varcount])*(1+10^(-(binexp-2))), 
          by = 10^(-(binexp)))) , labels=F) 
    cbind  (k, data.frame(bin = bin)) 
    }) 
    tp <- do.call(rbind, tp) 
    return(tp) 
} 
#example        or 
binfunctionnew(df,"name","numbers",1) binfunctionnew(df,"name","numbers",0) 
#  name numbers bin     name numbers bin    
# A.1  A 10.018746 18   A.1  A 10.018746 3 
# A.5  A 10.294545 21   A.5  A 10.294545 3 
# A.7  A 8.791924 6   A.7  A 8.791924 2 
# A.9  A 8.373327 1   A.9  A 8.373327 1 
# A.10  A 9.743522 15   A.10  A 9.743522 3 
# BB.4 BB 9.400832 1   BB.4 BB 9.400832 1 
# BB.6 BB 10.389794 11   BB.6 BB 10.389794 2 
# CCC.2 CCC 9.815747 13   CCC.2 CCC 9.815747 3 
# CCC.3 CCC 8.628669 1   CCC.3 CCC 8.628669 1 
# CCC.8 CCC 9.636324 11   CCC.8 CCC 9.636324 2 

Answer 2

最も洗練された解決策ではありませんが、あなたが後にしている結果ですか？ （私は非常にあなたの質問を理解していない）

binfunction3 <- function(x, colgroup1, varcount, binsize) { 

tmp <- split(x, x[[colgroup1]], drop = TRUE) 

tp <- lapply(tmp, function(k) { 
    breaks <- c(seq(min(k[[varcount]])*0.9, max(k[[varcount]])*1.1, by = binsize)) 
    cbind(k, data.frame(bin = cut(k[[varcount]], breaks, labels = 1:(length(breaks)-1)))) 
}) 

tp <- do.call(rbind, tp) 
rownames(tp) <- gsub("[[:alpha:]]*\\.", "", rownames(tp)) 

return(tp[rownames(x),]) 
} 

binfunction3(df,"name","numbers",0.5) 

    # name numbers bin 
    # 1  A 10.018746 5 
    # 2 CCC 9.815747 5 
    # 3 CCC 8.628669 2 
    # 4 BB 9.400832 2 
    # 5  A 10.294545 6 
    # 6 BB 10.389794 4 
    # 7  A 8.791924 3 
    # 8 CCC 9.636324 4 
    # 9  A 8.373327 2 
    # 10 A 9.743522 5